数据处理 修改列名 数据集列合并 数据集聚合 数据集行合并 数据集行过滤 数据集连接 数据集抽样 数据集拆分 数据集行去重 执行spark sql脚本 替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表

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数据处理 图片处理 Data+ 在线解压

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数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题： 数据处理

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术元数据。支持自定义业务元模型，批量导入业务元数据，关联业务和技术元数据、全链路的血缘管理和应用。 数据地图 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 在数据地图中，

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步骤三：创建属性及模型 在属性库中创建属性。 创建数据实体模型，并添加1中创建的属性。 将数据实体模型关联步骤一中的流程申请单。 创建属性 在左侧导航栏中，选择“数据模型 > 属性库”，进入属性库页面。 单击“创建”。 图1 创建属性 根据页面提示，配置如下信息。 图2 基本信息

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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。

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和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种： 数据校验：通常数据采集后需要进行校验，保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性进行基本判断和验证的

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数据处理介绍 DWR如何实现数据处理 DWR提供的近数据处理能力，可以对OBS内存储的数据，按照用户编排的工作流进行自动化处理（如解析、转码、截图等）。 DWR基于 函数工作流 FunctionGraph的函数能力，将复杂的业务处理逻辑编排为工作流，通过事件触发器或API驱动，自动化

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获取fabric用户私钥及证书的方法 获取fabric用户私钥及证书的方法有两种： BCS 区块链管理界面下载和使用openssl工具生成。 第一种方法：针对需要获取单个用户私钥及证书的情况，可通过B CS 区块链管理界面下载。 登录 区块链 服务管理控制台。 单击左侧导航栏中的“实例管理”。选择Hyperledger

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iDME常见错误提示及解决方法 本章节主要介绍iDME控制台常见错误提示信息及对应的解决方法。 表1 常见错误提示及解决方法 错误提示 报错场景 原因及解决方法 配额不足 购买服务（如基础版数据建模引擎、节点、增量包、用户、MCU）或创建应用时失败 原因：剩余配额不足。 解决方法：可通过申请扩大配额来解决，详细请参见配额管理。

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数据使能方案实施 物理模型开发 数据采集、数据存储和数据处理等关键组件相互协作，为企业提供了高效、可靠的数据处理能力。在模型设计部分，详细介绍了如何设计数据模型，包括数据表的结构、字段定义和关系等。强调了良好的模型设计对于数据处理的重要性，并提供了一些最佳实践和建议。 在物理模型开发中，除了

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为解决企业的数据集成与分析问题， 数据仓库 之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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扩容不中断业务：扩容过程中支持数据增、删、改、查，及DDL操作(Drop/Truncate/Alter table)，表级别在线扩容技术，扩容期间业务不中断、无感知。 支持在线升级：8.1.1及以上源版本支持大版本在线升级，8.1.3及以上源版本支持补丁在线升级，升级期间用户无需停止业务，业务存在闪级秒断。

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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job定时任务、SEQUENCE类型、HDFS/OBS外表导入导出（其中OBS外表导入导出8.2.0及以上版本支持）、多温存储、自增分区表等功能。 DWS 3.0集群仅9.0.2及以上集群版本支持快照功能。

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服务”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包，则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费，因此该用户的数据处理费用为： 数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB = 128元

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为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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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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ink/”目录，在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。 此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。 #加载ascendspeed及megatron模型： export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/6.3

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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 CSV文件输入

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