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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物联网卡怎么充值呢？ 请您根据实际业务情况选择以下操作： 为卡片/流量池购买当月流量叠加包 为单张卡购买流量叠加包，请参见物联网卡叠加包订购。 为流量池购买流量叠加包，请参见前向流量池叠加包订购。 为卡片延长有效期，请参见物联网卡续费。 父主题： 购买

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数据在物联网平台的保存时间是多久？ 仅开通 设备接入服务 ：对设备上报的数据不进行解析和存储。 设备管理服务（默认开通设备接入服务）：根据在控制台上创建应用时的配置来定义是否存储历史数据，如果设置为存储，则平台最长存储7天。 父主题： 方案咨询（联通用户专用）

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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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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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服务概述 随着物联网普及的速度加快，越来越多企业在物联网转型过程中需要将海量设备连接上云、实现设备和云端双向消息的通信以及将设备数据灵活流转到上层业务系统或大屏展示，华为云IoT云服务可以帮助物联网行业用户快速完成海量设备连接上云、设备和云端双向消息通信、批量设备管理、远程控制和监控、设

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器上加载设备证书，用于物联网平台校验应用 服务器 合法性。在调测时，您可以通过制作自签名证书进行调测。在商用时，建议您向证书知名机构申请和购买商用证书，以确保证书的安全性。 接入设备管理服务 物联网平台提供了开发中心（调测平台）和商用管理平台，您在进行应用开发和调试时，可以先接入开发

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物联网卡如何续费？ 物联网卡续费操作详情请参见物联网卡续费。 父主题： 续费

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物联网卡购买后可以更换运营商和套餐吗？ 物联网卡不支持更换运营商，也不支持更换套餐。 父主题： 购买

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物联网平台对应用和设备有消息流控吗？ 有。 应用侧：单个应用调用API每秒的最大次数为100。 设备侧：单个连接每秒最大的MQTT请求数量为300。 父主题： 方案咨询（联通用户专用）

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： PostgreSQL

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： RDS for SQL Server

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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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如何提前发现大Key和热Key？ 方法 说明 使用D CS 自带的大Key和热Key分析工具进行分析 请参考分析Redis实例大Key和热Key。 通过redis-cli的bigkeys和hotkeys参数查找大Key和热Key Redis-cli提供了bigkeys参数，能够使re

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新能源设备上报发电量、地区等数据到物联网平台，物联网平台将数据转发至kafka，由 DLI 进行大数据清洗将数据存储至DWS，再由Astro大屏应用读取数据进行可视化展示实现各个地区发电量的统计分析。 操作步骤如下： 1、在物联网平台创建产品和设备。 2、在物联网平台配置数据转发规则实现将设备上报的数据转发到kafka中。

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： GeminiDB Cassandra

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： GaussDB

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： MySQL

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