SQL on Hadoop DWS支持直接读取存储在Hadoop HDFS文件系统上的结构化数据，对外提供标准SQL语言查询接口，通过向量引擎完成Hadoop原生数据的复杂分析查询工作。 技术架构 DWS将HDFS上存储的结构化数据映射为外部表，从而重用已有的成熟数据库SQL编译

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数据处理 在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面，如图1所示。 参数说明如下所示： 作业名称：自定义输入。 开发环境：选择通用编辑器。 作业位置：存储作业脚本的 数据湖 OB

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数据处理 数据处理支持什么类型脚本？ 运行环境如何安装Python包？ 数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 用户注销后，是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源，是否还会计费？ 父主题： 常见问题

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数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题： 管理基础工具

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数据处理 当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。ModelArts提供了数据处理的功能，目的是帮助用户从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

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数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。LoRA微调训练与SFT全参微调使用同一个数据集，即都是alpaca_data.json。 如果已经在SFT全参微调时处理过数据，可以直接使用，无需重复处理。如果未处理过数据，请参见数据处理章节先处理数据。

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Hadoop对接OBS 概述 Hadoop系统提供了分布式存储、计算和资源调度引擎，用于大规模数据处理和分析。OBS服务实现了Hadoop的HDFS协议，在大数据场景中可以替代Hadoop系统中的HDFS服务，实现Spark、MapReduce、Hive等大数据生态与OBS服务的对接，为大数据计算提供“数据湖”存储。

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速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行

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据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器 ，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于HDD的存储实

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购买方式简介 本节介绍购买 MRS 服务的方式。 快速购买Hadoop分析集群：快速购买Hadoop分析集群为您提高了配置效率，可以在几分钟之内快速创建Hadoop集群，更加方便快捷的进行海量数据分析与查询。 快速购买HBase查询集群：快速购买HBase查询集群为您提高了配置效率，

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数据处理 数据处理简介 创建数据处理任务 管理和查看数据处理任务 预置算子说明 父主题： 数据管理（旧版即将下线）

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数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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数据处理 对于数据管理，有没有类似navicate这样的可视化工具

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--tokenizer-not-use-fast \ --handler-name GeneralInstructionHandler 数据处理具体操作 SFT全参微调数据处理具体操作步骤如下。 将获取到的SFT全参微调数据集上传到/home/ma-user/ws/datasets/目录中。 创

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数据处理 数据集 数据探索 数据采样 数据清洗 数据合并 数据转换 特征选择 时序数据处理 自定义 发布算法工程服务 父主题： JupyterLab开发平台

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数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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数据处理 Data+ 配置在线解压策略

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数据处理 修改列名 数据集列合并 数据集聚合 数据集行合并 数据集行过滤 数据集连接 数据集抽样 数据集拆分 数据集行去重 执行spark sql脚本 替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表

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数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题： 数据处理

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数据处理 数据清洗 数据汇聚 父主题： 基于运维数仓的数据开发与应用

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