获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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解析路径：由于数据根字段不设置，此处填写元数据的完整路径。 以JSON格式数据{"a": {"b": "xx", "c": "xx"}}为例，参数b和c为底层数据元素，其解析路径分别为a.b和a.c。 时区 选择Kafka数据源使用的时区，以便ROMA Connect识别数据的时间戳，默认为GMT+8:00时区（北京时间）。

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数据库系统概述 数据库逻辑结构图 数据查询请求处理过程 管理事务 相关概念

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数据库系统概述 数据库逻辑结构图 数据查询请求处理过程 管理事务 相关概念

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查找Redis实例大Key和热Key 大Key和热Key是Redis使用中经常遇到的问题，本章节主要介绍D CS 管理控制台的大Key和热Key分析功能，通过该功能可以分别监控到Redis实例中占用空间最大的Key和存储数据中被访问最多的Key。 大Key可以分为两种情况： Key的

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 大Key和热Key场景较多，没有非常明确的边界，需要根据实际业务判断。 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value占用存储空间较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合

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大屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种大屏资产，数据资产和模板资产。数据资产（应用资产下的“大屏数据处理应用模板”）通过订购部署的方式，部署到开发环境；模板资产（组件资产下的“大屏模板（Demo）”）订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用，具体请参见订购资产。

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系统管理和维护安全 软件包（含补丁包）发布前，需要经过至少三款主流防病毒软件扫描，保证病毒扫描不产生告警，特殊情况下对告警作出解释说明。 所有用户操作及系统异常均记录日志。 支持二级证书链，保证机密数据的传输安全性。 父主题： 安全性和可靠性

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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，join和global join的执行逻辑差别很大，建议使用global join做分布式表查询。 【规则】合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录形式进行组织存储的，在进行数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。

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分布式事务 操作背景 分布式事务指事务的参与者、支持事务的 服务器 、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失

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输入参数 用户配置发送数据执行动作，相关参数说明如表2所示。 表2 消费消息输入参数说明 参数 必须 说明 Topic 是 Topic。 消费组 是 消费组的group.id。 最大记录数 是 单次拉取得到的最大数据量。 扩展配置 否 输入键名称和键值，有输入框模式和键值模式。 轮询间隔

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分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：

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例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新，大模型的应答可以无缝实时更新。（搜索+大模型解决方案） 父主题： 大模型概念类问题

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