端边云车联网Serverless数据湖解决方案

logs = new ArrayList<>(); // 创建结构化日志 StructLog structLog = getStructLog(); // 添加一条结构化日志 logs.add(structLog);

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特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单CSV格式的文件， CDM 可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单CSV格式的文件，CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单CSV格式的文件，CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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SparkSQL 图7 SparkSQL和DataSet Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中，可以无缝地使用SQL语句亦或是DataSet API对结构化数据进行查询。 Spark SQL以及DataSet还提供了一种通用的访问多数据源的方式，

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数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 目前仅支持读写OBS桶中的数据。如果读写租户OBS中数据，可以使用ModelArts提供的MoXing的API能力，实现读写OBS中的数据。 父主题： 数据处理

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将日志采集到指定的日志组/日志流。 如何配置到最佳使用状态：很多云服务的日志都是支持结构化的，您可以在结构化配置页面为您的云服务日志配置对应的结构化解析规则，详细操作请参考日志结构化配置。结构化解析之后即可对日志使用SQL进行可视化分析。LTS也为很多常见的云服务日志提供了开箱即

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Lake和Hudi配置参数） spark-sql命令 Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中，可以无缝地使用SQL语句亦或是DataSet API对结构化数据进行查询。更多介绍请参见SparkSQL原理。建议保持默认。 spark-submit命令

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urrent/input-plugins.html。 filter：指定对数据进行处理的方式。例如，对日志进行了提取和处理，将非结构化信息转换为结构化信息。filter参数的详细解释和使用介绍请参见https://www.elastic.co/guide/en/logstash/

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实时数据集成：使用DRS、CDL、Kafka、Flink、IIoT，适用于实时数据流处理和传输以及异步消息传递和解耦，支持多种消息协议和数据格式，低延迟、高吞吐量的数据处理。 非结构化数据集成：使用OBS、FTS，适用于大规模文件的传输、同步、存储、访问，支持多种文件格式和存储策略。 API集成：使用Roma、数

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上传数据 原始数据采集完毕后，在平台上创建数据收集任务，通过多种方式上传数据文件至Octopus平台。 数据处理 通过用户自定义算子对Rosbag数据包进行处理，最终将原始数据结构化，解析出各种不同传感器详细数据，如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。

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设置完成后，单击“确定”，该账号汇聚配置创建中，预计5分钟左右创建完成，请稍后刷新查看配置。 目标日志流初始化时默认采用源账号日志流的索引配置和结构化配置，配置成功后，若源账号日志流修改索引/结构化配置则不会同步到目标日志流。 删除源账号的日志组/日志流不会对目标账号的日志组/日志流造成影响。 取消勾选日志组/

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性价比高：采用鲲鹏算力、冷热分离、存算分离，成本同比降低30%+。 易用性好：支持丰富的可视化查询语句与拖拽式报表。 强大的处理能力：支持每天百TB级数量入库，提供PB级以上数据处理能力。 图2 全场景 日志分析 场景 数据库查询加速 云搜索服务 可用于加速数据库查询。在电商、物流企业等有订单查询的业务场景，存在数据量大、

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分析的Serverless融合处理分析服务，支持多种作业类型以满足不同的数据处理需求。 表1 DLI 支持的作业类型 作业类型 说明 适用场景 SQL作业 适用于使用标准SQL语句进行查询的场景。通常用于结构化数据的查询和分析。 详细操作请参考创建并提交SQL作业。 适用于 数据仓库

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车数据驱动算法迭代模型和仿真评价。Octopus分别提供以下功能： 数据服务 以数据为核心。 提供数据批导、源数据包、数据处理、数据缓存、数据集管理。 数据结构化：处理车载硬件平台上输出的传感器数据，详细统计各类传感器信息。 数据集治理：支持PB级海量存储。 提供通用存储、模型仓库，方便集中处理数据以及模型信息。

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urrent/input-plugins.html。 filter：指定对数据进行处理的方式。例如，对日志进行了提取和处理，将非结构化信息转换为结构化信息。filter参数的详细解释和使用介绍请参见https://www.elastic.co/guide/en/logstash/

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云端结构化日志读写流量、索引流量、存储流量的收费变化说明 使用云端结构化解析日志后读写流量、索引流量、存储流量变化说明如下： LTS结构化能力说明： 云端结构化是由LTS服务端通过不同的日志提取方式将日志流中的日志content字段进行结构化的能力。结构化之后会保留content

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按资源规格、使用时长及实例数计费，不区分任务（数据处理、模型训练、服务部署）。公共资源池是默认提供，不需另行创建或配置，您可以直接在应用开发过程中，直接选择公共资源池进行使用。 专属资源池 专属资源池提供独享的计算资源，可用于数据处理、模型训练、服务部署。无需排队等待，更加高效。

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等）迁移到边缘。Kuiper 参考了上述云端流式处理项目的架构与实现，结合边缘流式数据处理的特点，采用了编写基于源 (Source)，SQL (业务逻辑处理), 目标 (Sink) 的规则引擎来实现边缘端的流式数据处理。 本文介绍了EMQ X Kuiper与华为云IEF的集成解决方案，主要有：

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SparkSQL 图7 SparkSQL和DataSet Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中，可以无缝地使用SQL语句亦或是DataSet API对结构化数据进行查询。 Spark SQL以及DataSet还提供了一种通用的访问多数据源的方式，

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