操作步骤如下所示。 数据过滤有如下两个入口： 单击JupyterLab环境编辑界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据清洗 > 数据过滤”。 JupyterLab环境编辑区的“数据过滤”快捷入口。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据清洗 > 数据过滤”，界面新增“数据过滤”内容。

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do_validation 否 True 是否进行数据校验，可填True或者False。表示数据清洗前需要进行数据校验，否则只进行数据清洗。 输入要求 算子输入分为两种，“数据集”或“OBS目录”。 选择“数据集”，请从下拉框中选择ModelArts中管理的数据集及其版本。要求数据集类型与您在本任务中选择的场景类别一致。

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数据清洗 数据清洗是指数据开发前对数据预处理、对原始数据进行ETL（Extract Transform Load）处理的过程。通过数据清洗过程检查原始数据的类型，确保数据完整，去除脏数据，并根据具体的业务规则将原始数据转换为业务需要的格式，为进一步数据分析做准备。 FileBeat采集端数据清洗

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段。 数据过滤 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。 添加好算子节点后，在算子节点上点击鼠标左键，即可打开右侧的算子配置面板，如图： 使用该配置过滤出batteryLevel不等于0且batteryVoltage大于100的数据。 数据过滤算子

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规则引擎 配置数据转发规则 导入导出规则 父主题： 设备集成指导

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规则引擎 创建规则引擎源端 创建规则引擎目的端 父主题： 设备集成API（V1）

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规则引擎 创建规则 查询规则 批量删除规则 调试规则 删除规则 查询规则详情 修改规则 添加目标数据源 查询目标数据源列表 删除目标数据源 添加源数据源 查询源数据源列表 删除源数据源 父主题： 设备集成API

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规则引擎 规则引擎介绍 数据转发流程 SQL语句 连通性测试 数据转发至华为云服务 数据转发至第三方应用 查看数据转发通道详情 数据转发积压策略配置 数据转发流控策略配置 设备联动

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规则引擎介绍 规则引擎是指用户可以在物联网平台上对接入平台的设备设定相应的规则，在条件满足所设定的规则后，平台会触发相应的动作来满足用户需求。包含设备联动和数据转发两种类型。 设备联动 设备联动指通过条件触发，基于预设的规则，引发多设备的协同反应，实现设备联动、智能控制。目前物联

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不符合身份证号码规范需过滤掉这些错误数据等等。 清洗定义中清洗规则为已知异常数据及处理方式，直接对数据进行处理，来源与目标数据量一致。 清洗定义中过滤规则将错误数据过滤掉，目标表数量可能小于来源表数量，对于这些质检产生的异常数据，通过质检工单形式告知部门，进行修正，中心无法直接处理这些数据，故需告知部门

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创建策略 在目标防护策略所在行的“操作”列中，单击“配置策略”。 在“清洗策略”配置框中，单击“设置”，如图2所示。 图2 清洗策略配置框 在弹出的“清洗策略设置”对话框中，设置流量清洗阈值，如图3所示。 图3 设置流量清洗阈值 单击“确定”。 父主题： 添加防护策略

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创建规则引擎源端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎源端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/sources 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id string

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行为，车辆轨迹等数据到云端。 云端IoTDA支持数据流转到不同云服务进行数据清洗，数据存储，数据分析，从而构筑多种车联网数据应用。 图2 车联网场景参考架构图 智能家居 需求场景：家用电器冰箱、空调、洗衣机、插座、电视、照明等各种家用设备需要接入上云，支持设备数据上报云端，用于感

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UA连接点，单击“下发策略”按钮。 配置规则引擎。 配置普通设备采集上来的数据转发到MQS。 在规则引擎界面单击“创建规则”按钮，规则引擎所属应用需要与普通产品相同。 单击规则引擎名称进入规则引擎详情页面，配置数据源端和数据目的端。 数据源端选择之前创建的产品和设备。 数据目的端选择同实例下的MQS。

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创建规则引擎目的端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎目的端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/destinations 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id

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发策略”按钮。 配置规则引擎。 配置普通设备采集上来的数据转发到MQS。 在规则引擎界面单击“创建规则”按钮，规则引擎所属应用需要与普通产品相同。 · 单击规则引擎名称进入规则引擎详情页面，配置数据源端和数据目的端。 数据源端选择之前创建的产品和设备。 数据目的端选择同实例下的MQS。

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e是一个转换操作，表示在分割后对key3字段的数据类型进行转换（例如从字符串转为日期格式）。 field：指定了要进行分割操作的原始字段，这里是 “message”，即数据中的消息内容。 target_prefix：用于处理器对数据解析，必须为空。 如果message字段的内容是“key1=value1

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e是一个转换操作，表示在分割后对key3字段的数据类型进行转换（例如从字符串转为日期格式）。 field：指定了要进行分割操作的原始字段，这里是 “message”，即数据中的消息内容。 target_prefix：用于处理器对数据解析，必须为空。 如果message字段的内容是“key1=value1

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、fastjson、log4j 下载链接 点击下载 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使用，建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施，以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示，不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。

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可使用原生Base64类 import java.util.Base64; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.UUID;

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JAVA 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使用，建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施，以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示，不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。 多媒体文件上传 多媒体文件下载

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