产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认 数据仓库 被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以root用户登录客户端所在节点，用户密

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数据模型驱动引擎 产品概述 产品优势 产品功能 产品规格 原理介绍

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生效模型数据实例 功能介绍 调用该接口生效指定模型的数据实例，同时返回生效成功的实例数量。在调用该接口前请确保数据模型具有“失效管理”功能。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/enable 表1

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制造数据模型管理 从这里开始 工厂模型 产品模型 工艺模型 资源模型 Recipe模型 质检模型 设备模型 仓储模型 建模工具

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模型数据集支持 模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 父主题： 模型评测

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失效模型数据实例 功能介绍 调用该接口失效指定模型的数据实例，同时返回失效成功的实例数量。在调用该接口前请确保数据模型具有“失效管理”功能。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/disable

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Duplicate模型 数据既没有主键，也没有聚合需求时，可以使用Duplicate数据模型建表。Duplicate模型数据完全按照导入文件中的数据进行存储，不会有任何聚合。即使两行数据完全相同，也都会保留。 而在建表语句中指定的DUPLICATE KEY，只是用来指明底层数据按照指定的列进行排序。

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创建数据实体模型 操作场景 创建一个自定义的表单模型，通过属性库添加属性的扩展字段。 创建模型 流程编辑完成后，选择“数据编辑”页签，进入数据编辑页面。 单击“添加模型”，进入新增模型页面。 图1 添加模型 输入模型的中英文名称及描述，并选择一个父模型。 WfFormdata：表单模型，对应页面上一个表单或表格。

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无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？ 检查原因 检查是否用户已经没有配额创建新的数据仓库集群。 联系服务人员 如果无法确定原因并解决问题，请提交工单反馈问题。您可以登录管理控制台，在右上方单击“工单>新建工单”填写并提交工单。 父主题： 集群管理

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对系统的影响 Hive默认数据仓库的权限被修改，会影响当前用户，用户组，其他用户在默认数据仓库中创建库、创建表等操作的操作权限范围。会扩大或缩小权限。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库权限发生更改。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。 以ro

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无法连接数据仓库集群时怎么处理？ 检查原因 基本原因可能有以下几种： 集群状态是否正常。 连接命令是否正确，用户名、密码、IP地址或端口无误。 安装客户端的操作系统类型、版本是否正确。 安装客户端的操作是否正确。 如果是在公有云环境无法连接，还需要检查以下可能导致异常的原因： 弹

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Doris数据表和数据模型 数据表 数据模型 Duplicate模型 最佳实践 父主题： 建表

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数据模型图谱 操作场景 本文指导您如何查看当前选择的应用租户下的数据模型图谱。 查看数据模型图谱 登录LinkX-F系统首页。 选择“模型设计 > 数据模型图谱”，进入“数据模型图谱”页面。 表1 模型图谱各功能区域说明 功能区域 说明 图谱主视图 图谱视图结构中数据实体和关系线的交互规则如下：

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数据模型图谱 查看数据图谱 父主题： 数据模型管理

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第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据

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获取数据仓库自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 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，获取方法请参见获取项目ID

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第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据

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元数据简介 按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数

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创建数据模型及其实例数据 操作场景 本章节以可视化页面的方式创建M-V模型数据实体及其数据实例为操作示例。 前提条件 已创建应用。 已购买数据建模引擎。 操作步骤 登录应用设计态。 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 数据实体”，进入“数据实体”页面。 创建两个M-V模型数据实体，具体操作请参见创建数据实体。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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