步骤8：数据目录管理 在 DataArts Studio 数据目录模块中，您可以查看数据地图，详情请参见数据目录章节。数据地图包含业务资产和技术资产，业务资产就是指逻辑实体和业务对象，技术资产就是指数据连接、数据库对象等。 本章节介绍如何在DataArts Studio数据目录中查看

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单击输入框后的“选择”，可获取用户的DWS实例列表。 - 端口 配置为要连接的数据库的端口。DWS数据库端口默认为8000。 8000 数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 demo 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 dbadmin 密码 用户密码。 -

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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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数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。

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condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 系统可能无法正常写入数据，导致部分数据丢失。 可能原因 Hive使用HDFS容量上限过小。 系统磁盘空间不足。 部分数据节点瘫痪。 处理步骤 扩展系统配置。 分析集群HDFS使用情况，增加HDFS分配给Hive使用的容量上限。

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建议使用WinRAR 5.1版本 安装过程 MySQL数据库初始化 MySQL数据必须禁用大小写敏感 登录MySQL数据库按以下顺序执行初始化脚本文件： 1_mysql_create.sql 2_mysql_init_data.sql DWS数据库初始化 高斯数据库根据使用的模式不一样，初始化操作也不一样，分为三种情况：

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步骤4：元数据采集 为了在DataArts Studio平台中对迁移到云上的原始数据进行管理和监控，我们必须先在DataArts Studio数据目录模块中对SDI贴源层数据进行元数据采集并监控。 采集并监控元数据 在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入

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DISTRIBUTE BY hash (product_id); （可选）本例步骤1中没有创建索引，不用执行这一步。若目标表存在索引，在数据导入过程中，将增量更新索引信息，影响数据导入性能。建议在执行数据导入前，先删除目标表的索引。在数据导入完成后，再重新创建索引。 假定在导入表“product_

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使用函数处理DIS数据 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 处理数据

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算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CS V文件输入

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数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接受来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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长度，需和训练时参数保持一致。 数据预处理后输出的训练数据如下： alpaca_text_document.bin alpaca_text_document.idx Alpaca数据处理具体操作 Alpaca数据处理具体操作步骤如下： 创建数据处理后的输出目录/home/ma-u

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condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 系统可能无法正常写入数据，导致部分数据丢失。 可能原因 Hive使用HDFS容量上限过小。 HDFS空间不足。 部分数据节点瘫痪。 处理步骤 扩展系统配置。 分析集群HDFS使用情况，增加HDFS分配给Hive使用的容量上限。

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创建数据处理任务 您可以创建一个数据处理任务，对已有的数据进行数据校验、数据清洗、数据选择或者数据增强操作。 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制

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开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括

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使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

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alpaca_text_document.idx 训练的时指定的数据路径为${path}/alpaca/llama2-70B/alpaca_text_document， 不加文件类型后缀。 Alpaca数据处理操作步骤 Alpaca数据处理具体操作步骤如下： 创建数据处理后的输出目录/home/ma-use

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预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 这里以Qwen-14B为例，对于Qwen-7B和Qwen-72B，操作过程与Qwen-14B相同，只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data

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。 时序数据排序 时序数据排序即根据给定的参数对时间序列进行排序。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理 > 时序数据排序”，界面新增“时序数据排序”内容。 对应参数说明，如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 时间列 时序数据时间列，

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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击“创建”，可输入作业名称、描述及数据集，单击保存。若当前选不到目标数据集，可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理，以确保当数据处理达到目标需求。

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