中软国际数据治理专业服务解决方案实践

全量数据同步 针对数据增长缓慢、非核心业务相关、无时间戳、无增删改标识、数据量低于十万条的明细表数据，以及码表、维度表等数据，采用全量同步的方式接入数管平台，并存放在贴源层的全量表内。数据初始化全量同步是指第一次从业务源库中采用全量同步的方式获取一次数据。 确定数据源 通过调研获

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全量数据应用 特征操作完成后，需要单击“执行”，应用特征操作流至全量数据。同时支持选择其他数据集和数据集实例，应用当前特征操作流。全量数据应用操作步骤如下。 单击。 弹出“执行”对话框。如图1所示。 图1 全量数据应用 在“数据集”和“数据”下拉框中，分别选择数据集和数据。 支持

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获取资源栈元数据 功能介绍 获取资源栈元数据（GetStackMetadata） 此API用于获取指定资源栈的元数据，包括资源栈ID、资源栈名称、资源栈描述、创建时间、更新时间、资源栈状态、委托授权等信息。 具体信息见GetStackMetadataResponseBody。 注：

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迁移表全量数据 配置DWS数据源连接 配置Oracle数据源连接 表迁移 验证 父主题： Oracle迁移到 GaussDB (DWS)实践

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全量数据服务 查看API详情 查询指定API 导出API 父主题： 数据服务管理

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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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资源栈集的描述。可用于客户识别自己的资源栈集。 最小长度：0 最大长度：1024 initial_stack_description String 初始化资源栈描述。可用于客户识别被资源栈集所管理的资源栈。 资源栈集下的资源栈仅在创建时统一使用该描述。客户想要更新初始化资源栈描述，可以通过UpdateStackSet

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系统管理API列表 搜索全量数据服务API 默认情况下，全量数据服务页展示的是当前应用下所有对外可调用的全量数据服务API。为了帮助用户快速搜索出当前应用下对外可调用的全量数据服务API，xDM-F提供搜索全量数据服务API功能，您在搜索框中输入关键字后，即可快速对全量数据服务API展开检索。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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全量数据服务概述 为提升应用开发人员的开发效率，工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供对应用全量数据服务的管理功能，支持查看所有可调用API的信息，支持调用应用部署后的所有API。全量数据服务API包括系统管理API、数据模型生成A

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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获取资源栈集操作的元数据 功能介绍 获取资源栈集操作元数据（ShowStackSetOperationMetadata） 此API用于获取指定资源栈集操作的元数据，包括资源栈集操作ID、资源栈集ID、资源栈集名称、资源栈集操作状态、创建时间、更新时间、部署目标等信息。 具体信息见

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使用全量数据服务API 全量数据服务概述 创建指定实体的实例 查询满足条件的实例数据 分页查询指定用户的实例数据 比较M-V模型的版本对象 另存版本对象的实例数据 创建多维版本的数据实例

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parquet 如果在准备数据章节已下载数据集，此处无需重复操作。 SFT全参微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集，数据处理一次即可，训练时可以共用。 数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data

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SFT全参微调数据处理 SFT全参微调（Supervised Fine-Tuning）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。 下载数据 SFT全参微调涉及的数据下载地址：https://huggingface.co/datasets/tats

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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SFT全参微调数据处理 SFT全参微调（SFT fine-tuning）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。 下载数据 SFT全参微调涉及的数据下载地址：https://huggingface.co/datasets/silk-road/a

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