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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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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计，数据ETL开发，数据脚本开发实施；3）数据治理平台建设：数据架构/模型/指标/标准/质量规则设计和实施；4）数据应用验证与实施。 服务规格 服务内容 适用场景 大数据治理样板点建设服务 提供大数据平台的样板间建设服务 适用于客户的计算资源CPU核数在480U以内 父主题： 关于服务咨询

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填写完数据源信息后，单击“确定”即可完成DWS数据连接的添加。 使用 数据仓库 服务（DWS）数据源 下面示例表示某个服务在不同渠道下的访问量对比饼图。 登录 DLV 控制台，单击“我的大屏”。 在“我的大屏”页面，找到需要编辑的大屏，将鼠标移至该大屏图标上，然后单击编辑按钮进入大屏开发页面。

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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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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： PostgreSQL

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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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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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Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。

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、新冠疫情态势大屏、新冠肺炎疫情实时播报、新冠肺炎疫情态势管控大屏、某运输行业大数据平台、数据中心云监控。 预览 用户可以预览数据大屏的即时数据，及时了解数据大屏的呈现效果。 发布 用户开发完成一个数据大屏后，通过发布功能向其他用户分享即时的或历史版本的数据大屏。

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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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回掉地址、PC 跳转地址、移动跳转地址。地址都使用资源目录平台的浏览器访问地址。单击保存并关闭。接下来查看应用详情，可以看到应用 key 和应用密钥，注册完成。 图7 详细信息 图8 修改记录 订阅用户，订阅角色：打开支撑平台的统一应用与服务-统一应用管理-应用管理。 订阅用户：

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新建数据连接 大屏所需的源数据支持使用静态数据和非静态数据： 静态数据：在大屏开发页面中直接键入使用。 非静态数据：用户存储在本地或云服务中的数据，通过“我的数据”连接使用。 假设用户的数据存储在数据仓库服务（DWS）中，本章节介绍如何使用“我的数据”，通过建立DWS与DLV的连接，使得大屏可以使用DWS中的数据。

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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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查询可以组合不同数据源，执行跨数据源的数据分析。 图1 Presto架构 Presto分布式地运行在一个集群中，包含一个Coordinator和多个Worker进程，查询从客户端（例如CLI）提交到Coordinator，Coordinator进行SQL的解析和生成执行计划，然后分发到多个Worker进程上执行。

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所示为本实践配置的数据连接，分别是源端的两个MySQL连接和目标端的一个 MRS Hudi连接。 图5 数据连接清单 添加监控对象，配置想要采集的数据连接的库表信息，以及所需采集的空值字段的表名和表字段名。 图6 配置调研规则入口 为了做源端数据调研，需要对源端系统进行监控，若需要

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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别

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