中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    数据仓库迁移mpp 更多内容
  • 为什么要使用云数据仓库服务GaussDB(DWS) ?

    掉一些标准数据库的事务或者数据增删改的功能或者性能。因此,数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理(企业的业务运营),而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。两者各司其职,互不干扰。简单一句话可以理解为,数据库主要负责数据更新,数据仓库主要负责数据分析。 云数据仓库解决方案

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  • Impala客户端使用实践

    xxx.xxx.xxx:21000。要自动连接到特定的Impala数据库,请使用-d <database>选项。例如,如果您的所有Kudu表都位于数据库“impala_kudu”中,则-d impala_kudu可以使用此数据库。要退出Impala Shell,请使用quit命令。 根

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  • 数据探索

    数据探索 什么是数据探索? 什么样的用户可以使用数据探索? 为什么别人可以看到HDFS数据源,我却看不到? 为什么在HIVE数据源中,我只能看到少量的表,有的表也只能看到部分字段? 数据探索支持跨不同数据源关联数据么? 什么是异步任务?什么场景下会触发异步任务? 什么是模板?什么时候使用模板?

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  • 数据规划

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 数据合并

    数据合并 数据连接 数据连接是将特征列维度不完全相同的数据集连接成一份数据数据集特征不完全相同的原因,比如现网中不同 系统采集的数据。其原理与“数据集”界面的数据连接原理相同,具体请参见数据连接。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 数据合并 > 数据连接”,界面新增“数据连接”内容。

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  • 数据采样

    数据采样 如果数据量太大,造成特征操作等待的时间长,用户可以通过采样功能减少特征处理的数据量,提升特征处理的速度。 数据采样提供如下两种方式,请根据实际情况进行选择: 随机采样:按照比例进行样本数据的随机采样。 分层采样:如果一个特征或多个特征组合样本值的类型多样,为保证采样数据

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  • 数据解析

    数据解析 创建解析任务 启动解析任务 父主题: 应用数据

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  • 数据准备

    数据准备 数据服务的优势是什么 私有模板和公共模板的区别是什么 父主题: 常见问题

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  • 数据过滤

    数据过滤 算子简介 名称:数据过滤 功能说明:根据设置的条件过滤数据,满足条件的数据则输出,不满足条件的数据将被丢弃。 约束:下游不允许对接数据源及产品过滤算子。 算子配置 基础配置项 算子名称: 配置项英文名:name 说明:算子名称,对算子进行个性化的命名,以辅助增加可读性。

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  • 数据准备

    数据准备 数据集中的数据导入特征工程后,可能存在空值、冗余、数据不足等情况,或者用户需要将多次导入的数据集实例进行数据联合。以上情况,都可以在数据准备中进行操作。当前数据准备包含的功能有:数据修复、数据过滤、数据联合、数据连接、数据去噪。 数据修复 用户可以在数据修复中对单列进行

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  • 数据探索

    数据探索 本章节以“NormalDistribution.csv”(正态分布图的展示)为例,介绍数据探索的基本操作方法。 创建查询 配置查询条件 查看查询结果 父主题: 应用数据

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  • 数据探索

    数据探索 管理任务 管理模板 父主题: 管理基础工具

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  • 数据接入

    数据接入 角色访问权限 管理软件包 管理采集机(运维) 管理采集机(用户) 管理采集任务 管理本地上传任务 数据源配置参考 安装采集Agent 父主题: 管理数据上云

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  • 数据计算

    数据计算 算子简介 名称:数据计算 功能说明:按照表达式进行数值计算,计算的结果赋值给某个属性。举例:原消息中有温度属性,其数值是以摄氏度数值表示,可以通过本算子设置计算公式,将摄氏温度计算转换成华氏度读数再赋予给原来的温度属性,或者可以选择将计算转换后的数值赋予一个新属性。 约

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  • 处理数据

    处理数据 入门流程 示例:图片质量变换

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  • 选择数据

    新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。

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  • 准备数据

    为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example

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  • 准备数据

    为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example

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  • 准备数据

    <r>50<r> 上传数据至OBS 使用 ModelArts Pro 进行应用开发时,您需要将数据上传至OBS桶中。 首先需要获取访问OBS权限,在未进行委托授权之前,无法使用此功能。您需要提前获得OBS授权,详情请见配置访问权限。 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹,且数据存储的OBS桶与ModelArts

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  • 选择数据

    开发版本列表 新建数据集 在“数据选择”页面,单击“新建数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集状态

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  • 准备数据

    以换行符作为分隔符,每行数据代表一个样本数据,单个样本不能有分行显示,不支持换行。 基于已设计好的实体标签准备文本数据。每个实体标签需要准备20个及以上数据,为了训练出效果较好的模型,建议每个实体标签准备100个以上的数据。 本工作流只支持上传未标注数据,将待标注的内容放在一个文本文件内。

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