时序数据处理 缺失时间填充 时序序列是在连续的等间隔时间点采集的序列，缺失时间填充即根据已知的时间信息，补充缺失的时间。缺失时间填充完成后，其值可通过“数据处理 > 数据清洗 > 空值填充”菜单，进行空值填充。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理

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登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。

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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CS V文件输入

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预训练数据处理 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。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train\AscendSpeed\ModelLink\”目录中，脚本具体内容如下。 cd

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alpaca_ft_packed_labels_document.bin alpaca_ft_packed_labels_document.idx 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。 创建处理后的数据存放目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_inpu

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预训练数据处理 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。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”目录中，脚本样例命令及参数详解如下，详细执行步骤请参考下一段落。

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将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version>

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org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如，选择hadoop-x.x.x版本，下载“hadoop-x.x.x.tar.gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x

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登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写

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预训练数据处理 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。 这里以Llama2-70B为例，对于Llama2-7B和Llama2-13B，操作过程与Llama2-70B相同，只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data

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预训练数据处理 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。 这里以Qwen-14B为例，对于Qwen-7B和Qwen-72B，操作过程与Qwen-14B相同，只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data

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预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，将数据集转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train\AscendSpeed\ModelLink\”目录中，脚本具体说明如下。

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数据处理支持什么类型脚本？ 目前数据处理仅支持Python脚本。数据处理集成了华为公有云ModelArts服务的引擎，用来执行用户自编码的Python脚本。 父主题： 数据处理

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换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive Metastore之上，具有Hive的DDL能力。从另外一种意义上说，HCatalog还是Hadoop的表和存储管理层，它使用户能够通过使用不同的数据处理工具（比如MapReduce），更轻松

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Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通

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应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通

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应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通

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应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通

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应用在 MRS 的上层应用，为上层应用提供文件的存储、读取、删除等功能。 在Hadoop生态系统中，无论是HDFS，还是HBase，在面对海量文件存储的时候，在某些场景下，都会存在一些很难解决的问题： 如果把海量小文件直接保存在HDFS中，会给NameNode带来极大的压力。 由于H

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