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创建数据处理任务
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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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创建数据处理任务
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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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创建数据处理任务版本
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String 数据处理任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 create_version 否 Boolean 创建任务时是否同步创建一个任务版本。可选值如下： true：创建任务时同步创建一个任务版本 false：创建任务时不创建任务版本（默认值）
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大屏数据处理应用模板
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具体操作请参见如何控制接口访问权限。 大屏数据处理应用模板服务集成示例： 如何使用资产 以在大屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署大屏数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页，如图1所示，单击“项目”页签，单击“业务大屏”。 图1 进入业务大屏 如图
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创建大屏
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数据处理
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数据处理
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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
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数据处理
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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
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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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
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数据处理简介
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数据处理简介 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、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。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
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数据处理简介
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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。
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