填写数据源的描述信息。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/数据汇总层/数据集市层/应用数据层/贴源数据层。 是否使用JDBC字符串 选择连接数据库模式。 否：由系统根据用户配置自动拼接数据源连接字符串。 是：由用户自己输入数据源连接字符串。 连接地址

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数据库代理（MySQL） 开启数据库代理 查询数据库代理信息列表 查询数据库代理规格信息 设置读写分离路由模式 关闭数据库代理 父主题： API v3（推荐）

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模型采集 > 数据源”，单击“创建数据源”，进入创建数据源页面。接着选择“MySQL”类型的数据源，创建方式选择 “创建数据源”，然后在数据源输入框中输入数据源名称。 在页面中配置数据源的连接信息，如下表所示。 表1 数据源连接信息 参数 配置说明 数据源名称 填写数据源的名称，根

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M支持并发抽取MySQL数据，如果源表配置了索引，可调大抽取并发数提升迁移速率。 是否写入脏数据：如果需要将作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据写入OBS中，以便后面查看，可通过该参数配置，写入脏数据前需要先配置好OBS连接。针对文件到表类迁移的数据，建议配置写入脏数据。

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是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行，可打开此配置。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置同时执行的抽取任务数。可适当调大参数，提升迁移效率。 是否写入脏数据：表到表的迁移容易出现脏数据，建议配置脏数据归档。 作业运行完是否删除：这里保持默认值“不删除”。 单击“保存并运行”，回到作业管理界面，在作业管理界面可查看作业执行进度和结果。

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配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用本地API 可选参数，选择是否使用数据库本地API加速。 创建MySQL连接时， CDM 会自动尝试启用MySQL数据库的l

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接入MYSQL数据源 概述 交换数据空间支持把MYSQL作为一种数据源类型，并用于数据上传和下载。在使用MYSQL数据源前，需要先接入数据源。 在数据目录下新增和下载JDBC类型的数据，MYSQL数据源连接参数中配置的用户需要不同的权限。 以MYSQL数据源新增JDBC类型的数据，

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M支持并发抽取MySQL数据，如果源表配置了索引，可调大抽取并发数提升迁移速率。 是否写入脏数据：如果需要将作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据写入OBS中，以便后面查看，可通过该参数配置，写入脏数据前需要先配置好OBS连接。针对文件到表类迁移的数据，建议配置写入脏数据。

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添加MySQL数据源 本章节适用于 MRS 3.3.0及之后的版本。 HetuEngine支持配置MySQL数据源实现对MySQL数据源的接入与查询功能。本章节指导用户在集群的HSConsole界面添加MySQL类型的JDBC数据源。 前提条件 数据源与HetuEngine集群节点网络互通。

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数据转发至MySQL存储 场景说明 对于平台的流转数据可以选择让平台将设备上报数据转发给云数据库（MySQL），由MySQL进行存储，用户无需做额外的数据存储代码开发即可使用设备数据进行业务处理。 本示例为将流转数据转发至MySQL存储。 前提条件 已购买 设备接入服务 的企业版实例或标准版实例。

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接入MySQL数据源 概述 ROMA Connect支持把MySQL数据库作为一个数据源，并用于数据集成任务或用于创建数据API。在使用MySQL数据源前，您需要先接入数据源。 前提条件 每个接入的数据源都要归属到某个集成应用下，在接入数据源前您需要有可用的集成应用，否则请提前创建集成应用。

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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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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合类型的Key总大小达到50MB，则定义其为大Key。 Key的元素较多。一般定义集合

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。 时序数据排序 时序数据排序即根据给定的参数对时间序列进行排序。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理 > 时序数据排序”，界面新增“时序数据排序”内容。 对应参数说明，如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 时间列 时序数据时间列，

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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击“创建”，可输入作业名称、描述及数据集，单击保存。若当前选不到目标数据集，可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理，以确保当数据处理达到目标需求。

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SFT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.py存放在llm_train/As

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预训练数据处理 训练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。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools”目录中，脚本样

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创建数据处理任务 您可以创建一个数据处理任务，对已有的数据进行数据校验、数据清洗、数据选择或者数据增强操作。 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制

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开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括

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使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

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