train(self.test_df) 抽象算子的过程，需要关注如下内容： 算子输入：即方法的入参，需要在JupyterLab中暴露给用户。 算子输出：算子执行完成后，如果需要渲染执行结果，可以调用“naie.common.display”中的“display”方法，具体请参考使用display方法渲染算子输出内容。

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数据架构支持哪些数据建模方法？ 问题描述 数据架构的数据建模方法有哪些。 解决方案 DataArts Studio 数据架构支持的建模方法有以下两种： 逻辑模型：通过实体、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和业务人员沟通的桥梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构，逻辑数据

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我的待办 显示“我的申请”和“待我审核”的数量。 单击每一项上面统计数量将分别跳转到“我的申请”和“待我审核”页面。 资产概览 显示数据架构中所有对象的总量。 单击每个对象名称后的统计数量将跳转到该对象的管理页面。 快捷入口 显示数据架构 数据治理 方法的整体流程。单击流程下的具体操作，可以跳转到对应的界面。

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数据仓库 可以存储多少业务数据？ 数据仓库集群每个节点默认能够支持1.49TB、2.98TB、4.47TB、160GB、1.68TB、13.41TB六种规格的存储容量，一个集群支持的节点数范围为3～256，集群总的存储容量随集群规模等比例扩充。 为增强可靠性，每个节点都有一个副本，

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关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。

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架构故事的一种媒介，如果一些有价值的见解被模糊的概念或者晦涩的技术所掩盖，那么受众将很难获得有价值的决策信息。 元模型设计的七个原则，以帮助企业架构师设计比较好的元模型 限制元模型中组件（Component，即本文语境中的实体）和引用类型（Reference Type）的数量：

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用于描述物料定义的扩展属性 操作路径：【Web】建模>物料主数据>物料属性 新建物料属性： 进入功能界面后，单击"新建属性”按钮，进入新建界面 按实际需要填写属性项及对应属性值信息 单击"确认“按钮提交数据 图5 新建属性 批次管理 记录实际业务中产生的批次及与该批次相关的批次属性的主数据，为后续的批次追溯提供依据

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Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 Success，返回data数据是导入任务的uuid，可根据该uuid去查询导入结果。 400 BadRequest

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数据质量监控是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具，您可以配置数据质量检查规则，在线监控数据准确性。 数据质量可以从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析，也支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则，支持周期性的监控。 图5

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建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，找到需要建模的物理表，单击，即可完成建模。 您也可以单击物理表名称，在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击，系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建

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指标配置，单击添加，选择之前创建的衍生指标和复合指标。最后单击右下角的发布，勾选自助审批。 图7 汇总表3 查看汇总表，状态为发布状态。 数据集市是面向数据应用为出发点，一个数据集市可以支持多个相关的数据应用。数据集市的作用与指标汇总层类似，但服务的目标系统只是指标汇总层的一部分，因此集市比指标汇总层更面向应用和用户。

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数据质量监控是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具，您可以配置数据质量检查规则，在线监控数据准确性。 数据质量可以从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析，也支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则，支持周期性的监控。 图4

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成员是被授予工作空间访问或使用权限的华为账号。在添加工作空间成员时，您需要同时为添加的成员设置相应的角色。 角色是一组操作权限的集合。不同的角色拥有不同的操作权限，把角色授予成员后，成员即具有了角色的所有权限。每位成员至少要拥有一个角色，并且可以同时拥有多种角色。 数据集成集群 一个数据

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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octopus:dataWarehouse:list √ √ 获取数据仓库的数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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UML建模 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图 包图 实体关系图 对象图 通信图 组合结构图 交互概述图

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总线矩阵 完成业务实体、业务流程、业务过程的构建后，平台会形成由待填充的事实逻辑模型和维度逻辑模型构成的总线矩阵。模型设计人员可以方便的按照矩阵的指引，完成维度表、事实表等逻辑模型设计。 图7 总线矩阵 逻辑模型创建 在逻辑模型设计中，用户可以定义维度、事实等类型的逻辑模型，新增

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关系建模 逻辑模型是利用实体及相互之间的关系，准确描述业务规则的实体关系图。逻辑模型要保证业务所需数据结构的正确性及一致性，使用一系列标准的规则将各种对象的特征体现出来，并对各实体之间的关系进行准确定义。同时，逻辑模型也为构建物理模型提供了有力的参考依据，是最终成功设计数据库过程中必不可少的一个阶段。

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混库存分类 货位的混库存分类。 混库存状态标识 货位的混库存状态标识。 混库存Owner标识 货位的混库存Owner标识。 混批次标识 货位的混批次标识。 混物料参数标识 货位的混物料参数标识。 高低频 货位的高低频。 货架排编码 货位的货架排编码。 货架列编码 货位的货架列编码。 货架层编码

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