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处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题： 数据准备与处理

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IHRTCVideoFrameObserver* observer：原始视频数据处理接口代理。具体请参见IHRTCVideoFrameObserver。 IHRTCConnectionVideoFrameObserver* observer：原始视频数据处理接口代理。具体请参见IHRTCVideoFrameObserver。

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进入订购资产 订购应用资产（大屏数据处理应用模板）。 在“资产货架”页面，根据筛选条件，筛选出需要订阅的资产，或直接输入资产名称查询（支持模糊查询），查询出要订购的资产（大屏），如图2所示。 图2 查询资产 如图3所示，鼠标放置到资产（如大屏数据处理应用模板），单击“查看详情”，进入到资产详情页面。

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算子市场介绍 算子市场即为DWR提供的算子库，提供方包括华为和第三方。 华为云自有算子的能力源是华为云数据处理相关的云服务，如媒体处理MPC、图像识别Image等，DWR将云服务提供的各种数据处理能力通过函数生成算子并在算子市场发布。 第三方算子是基于DWR的算子注册能力，由第三方开发者创

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nk系统处理后，通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。 Data Transformation 数据处理单元，会将一或多个DataStream转换成一个新的DataStream。 具体可以细分如下几类： 一对一的转换：如Map。 一对0、1或多个的转换：如FlatMap。

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er; 【功能说明】 注册原始视频媒体数据监听回调。 【请求参数】 HWRtcMediaEngineVideoDelegate：原始视频数据处理接口代理。具体请参见HWRtcMediaEngineVideoDelegate。 【返回参数】 0：成功。 > 0：方法调用失败。具体请参见HWRtcErrorCode。

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作业。 结合华为云 数据治理中心 DataArts Studio，提供一站式的大数据协同开发环境、全托管的大数据调度能力，帮助用户快速构建大数据处理中心。 通过 数据治理 中心 DataArts Studio ，用户可以先在线开发调试 MRS HQL/SparkSQL脚本、拖拽式地开发MRS作

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用内存缓存、内存映射等技术，以提高数据处理和计算的速度和效率。 负载均衡：通过负载均衡技术，将数据和计算任务均匀地分配到多个节点上，以避免单个节点过载，提高系统的可用性和性能。 数据分区：将数据按照一定的规则分成多个分区，以便更好地进行数据处理和计算。 网络优化：通过优化网络带宽

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任务优先级的调整。 其他租户的队列作业不允许操作。 在左侧菜单栏中单击“数据服务 > 数据处理”。 选择“作业队列”页签，可根据作业类型（算子作业或内部作业）查看作业。 图1 作业队列 数据处理作业队列相关操作 在“作业队列”页签，还可以进行以下操作。 表1 作业队列相关操作 任务

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在JupyterLab环境编辑界面，单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据采样”。下文采样步骤使用此入口进行描述。 JupyterLab环境编辑区的“随机采样”、“分层采样”快捷入口。 随机采样 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据采样 > 随机采样”，界面新增“随机采样”内容。

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据标注、数据处理功能都不收费。具体如下： 数据集：在ModelArts数据管理中创建数据集时，不收费。 数据标注：在ModelArts数据管理中进行手动标注和智能标注时，不收费。 数据处理：在ModelArts数据管理中创建数据清洗、数据校验、数据选择和数据增强的数据处理任务时，不收费。

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DLI 的这种模式减轻了运维负担，可以更专注于数据处理和分析任务本身。 具体请参考《 数据湖探索 用户指南》。 MRS服务Spark组件的是建立在客户的购买MRS服务所分配的虚机上，用户可以根据实际需求调整及优化Spark服务，支持各种接口调用。 MRS的这种模式提供了更高的自由度和定制性，适合有大数据处理经验的用户使用。

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创建开发环境 用户在使用JupyterLab开发环境时，需要创建开发环境。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据处理”。 在“任务管理”界面，单击“开发环境”。 在“环境信息”界面，单击“创建”。 在“新建环境”界面，配置参数。 作业位置：选择作业存放位置。

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数据管理与数据处理（旧版本）”章节移到数据开发下面。 华为云新增HUAWEI ID登录方式，修改访问数据服务中的界面截图。 2020-03-30 新增3个服务：数据加载服务、元数据管理（新版本）、数据处理（新版本）。 元数据管理与数据处理服务更名为：元数据管理与数据处理（旧版本）。

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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ver; 【功能说明】 注册原始视频媒体数据监听回调。 【请求参数】 HWRtcConnectionVideoDelegate：原始视频数据处理接口代理。具体请参见HWRtcConnectionVideoDelegate 。 【返回参数】 0：成功。 > 0：方法调用失败。具体请参见HWRtcErrorCode。

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据集，并对已添加的数据集做编辑、删除、关联、二次数据处理分析等操作。本文介绍如何创建数据集、编辑数据集，以及其他相关操作的指导。 数据准备流程 图1 数据准备流程图 数据表关联：多个数据表进行分析时，需要建立数据建模。 二次数据处理：可以根据使用场景建立指标、维度、层次结构。 数

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新增“创建任务”和“上传数据”章节。 数据处理服务，新增“数据处理作业（Python编辑器）”、“数据处理作业（JupyterLab开发环境）”、“作业编辑界面说明”和“新增作业”章节；原“作业编辑界面说明”和“新增作业”放在新增的“数据处理作业（Python编辑器）”目录下。 2020-07-30

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数据包类型必须是Rosbag类型。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储和数据场景。 创建作业（数据包） 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据处理”。 选择“作业总览”页签，单击“创建作业”。 图1 创建作业 处理算子：根据需要选择算子。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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