修改ModelFile元数据 √ √ x 删除ModelFile元数据 √ √ x 查询dataset元数据 √ √ √ 创建dataset元数据 √ √ x 修改dataset元数据 √ √ x 删除dataset元数据 √ √ x 查询元数据数量 √ √ √ 查询授权主体 √ √ √ 创建角色

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数据库写入OBS场景，表中小驼峰命名字段，提示字段不存在 问题描述 数据库写入OBS场景，表中小驼峰命名字段，提示字段不存在。 故障分析 查看日志报PG数据库表字段找不到所致，分析是字段命名使用小驼峰，而PG数据库区分大小写所以无法找到。 解决方案 让客户在连接配置高级属性添加包围符配置，问题解决。

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连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4. MRS --MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_ CS V--本地数据类型 ag_dataset_table AgDatasetTableVo

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以CCE集群多数据集训练为例，数据集分别命名为“dataset-0”，“dataset-1” ，实际路径为/tmp/data/dataset/dataset-0和/tmp/data/dataset/dataset-1 (DATASET环境变量始终保持/tmp/data/dataset不变)。 推荐使用环境变量获取以上变量，获取方式为

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import Dataset session = Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) dataset.update_dataset(dataset_name = "new-dataset-name") 参数说明 表1 请求参数

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查询图像分类数据集 dataset_list = Dataset.list_datasets(session, dataset_type=0) print(dataset_list) 示例三：根据数据集名称查询数据集列表 # 查询名称中包含dataset的数据集列表 dataset_list

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from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) list_samples_resp = dataset.list_samples()

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MRS Hive目标端写入时出现数据乱码 原因分析 创建任务时，目标端存储类型选择与建表时类型不一致。 比如建表时存储类型为text（文本文件），而创建任务时目标端存储类型选择了RCFile格式。 解决方案 修改界面选择的存储类型与建表时一致即可。 父主题： 数据集成任务

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ue_id}/available-datasets?dataset_type=MRS 响应示例 状态码： 200 查询可用数据集列表成功 { "total" : 3, "lists" : [ { "dataset" : [ { "id" : "45cd

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session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset = Dataset(session, dataset_id="VukxA2FlaTUm7tkDtq0") # 初始化数据集

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table parquet_mngd using parquet options(path=’hdfs:///tmp/parquet_dataset/*.parquet’); # CTAS创建hudi表 create table hudi_tbl using hudi location

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from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) create_version_resp = dataset.create_version(name="V001"

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- lakeformation:dataset:create - - lakeformation:dataset:describe - - lakeformation:dataset:describe - - lakeformation:dataset:alter - - lake

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TEXT(文本) VIDEO(视频) dataset_form 是 String 数据集形式 枚举值： DATASET(数据集) SUBSET(子集) source_dataset_id 否 String 子集的源数据集id,当dataset_form取值为SUBSET时必填 data_source

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下面代码片段仅为演示，具体代码参见：SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8

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Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) export_resp = dataset.export_data("/obs-gaia-test/data/output/export-test/") 参数说明 表1 请求参数 参数

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根据数据集ID删除指定的数据集 delete_dataset(session, dataset_id) 示例代码 删除数据集 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session()

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session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) annotation_config = dict()

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= Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) list_tasks_resp = dataset.list_import_tasks() print(list_tasks_resp) # 打印导入任务列表 参数说明 无。 父主题：

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配置数据集权限。 URI POST /v1/{project_id}/datasets/{dataset_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 项目ID。

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Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) version_list = dataset.list_versions() print(version_list) # 打印数据集的版本列表 参数说明 无。 父主题： 数据集版本管理

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