在JupyterLab环境编辑区域，“选择数据”代码框下方单击“数据探索”。 数据探索文件在JupyterLab环境编辑界面上默认靠右展示，左侧为算法工程代码编辑主文件（*.ipynb）展示区域。用户可以通过按鼠标拖拽的方式设置数据探索文件的展示区域。左键单击数据探索文件标题区域，长按鼠标拖拽数据探索文件待出现

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数据探索 数据探索通过关联加工数据集，进行数据建模。数据建模有界面开发和sql开发两种方式。 图1 数据探索 界面开发：界面开发采用拖拽方式，把来自不同数据源的数据集进行关联。不用编写代码，就能轻松完成数据集的关联查询与分析。 图2 界面开发 通过关联关系配置，实现不同的应用场景。

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数据探索 数据探索介绍 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于增量数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。

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数据探索就是利用数据可视化，探索多来源数据间关系的一种数据分析方法，是为实现数据索引和数据追溯。数据探索功能使用图结构来承载物理产品的数字模型，吸收的各环节相关数据，从而形成伴随物理产品全生命周期的全量数据价值网络，为各环节提供同源数据。数据探索有以下特点： 数据模型图谱可以自然地表现作业过程中产生的数据和数据间关系。

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在左侧导航树中，单击，选择“安全与合规 > 数据安全中心”。 在左侧导航树中选择“资产管理 > 数据探索”，进入“数据探索”页面。 左上角单击下拉框选择展示模式： “数据库” “数据模式” “数据表” “数据列” 单击数据库名称，进入数据库详情页面。您可以对数据库、数据表以及数据视图等添加描述、标签、密级和分类等。

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数据探索 什么是数据探索？ 什么样的用户可以使用数据探索？ 为什么别人可以看到HDFS数据源，我却看不到？ 为什么在HIVE数据源中，我只能看到少量的表，有的表也只能看到部分字段？ 数据探索支持跨不同数据源关联数据么？ 什么是异步任务？什么场景下会触发异步任务？ 什么是模板？什么时候使用模板？

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数据探索 本章节以“NormalDistribution.csv”（正态分布图的展示）为例，介绍数据探索的基本操作方法。 创建查询 配置查询条件 查看查询结果 父主题： 应用数据集

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数据探索 管理任务 管理模板 父主题： 管理基础工具

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什么是数据探索？ 数据探索（Data Explorer），是一个聚焦用户数据集（有权限访问的数据），用统一的sql语法，为用户跨数据源探索价值数据的服务。 父主题： 数据探索

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数据迁移实践 Oracle迁移到GaussDB(DWS)实践 MySQL表数据实时同步到GaussDB(DWS)实践 通过DLI Flink作业将Kafka数据实时写入DWS 基于GDS实现两套DWS集群间的数据互联互通实践

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参考《数据湖探索开发指南》。 数据治理中心DataArts Studio 数据治理中心DataArts Studio具有数据全生命周期管理、智能数据管理能力的一站式治理运营平台，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数

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图探索功能 提供图相关工具来探索图。 多标签图不支持图探索功能。 路径拓展 利用Filtered-query-API原理，对k跳过程进行逐层过滤，列出满足过滤条件的第k跳节点或边。Filtered-query接口说明可参考Filtered-query API。 在图引擎编辑器左侧

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功能总览 功能总览 全部 数据湖探索 权限管理 队列弹性扩缩容 跨AZ双活 DLI SQL作业 DLI Spark作业 DLI Flink作业 跨源连接 跨源分析 自定义镜像 OBS 2.0支持数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，以下简称DLI）是完全兼容Apache

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None 服务介绍 数据湖探索 DLI 介绍什么是数据湖探索 02:47 数据湖探索DLI产品介绍 功能介绍 数据湖探索 DLI 熟悉数据湖探索控制台 03:10 数据湖探索控制台介绍 操作指导 数据湖探索 DLI 介绍怎样创建提交SQL作业 07:36 数据湖探索SQL作业入门指导

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描述 访问级别 资源类型（*为必须） 条件键 dli::operateAuth 授予数据湖探索权限管理权限。 permission_management - - dli::listAuth 授予数据湖探索权限信息查询权限。 list - - dli:variable:list 授予全局变量列表查询权限。

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数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据

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本最佳实践提供了全面的智能园区人脸检测搭建教程，包括环境准备、IEF服务配置和下发人脸检测算法。 工业IoT边缘实时流分析 终端设备可以产生大量的数据，为了减少数据上云的数据量或提高数据处理实时性，有时需要在靠近数据产生的地方对其进行分析处理。智能边缘平台可以和数据湖探索服务（D

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导入数据最佳实践 从OBS并行导入数据 将导入数据拆分为多个文件 导入大数据量的数据时，通常需要较长的时间及耗费较多的计算资源。 从OBS上导入数据时，如下方法可以提升导入性能：将数据文件存储到OBS前，尽可能均匀地将文件切分成多个，文件的数量为DN的整数倍更适合。 在导入前后验证数据文件

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资产时序探索 选择根资产 选择资产 选择属性 父主题： 时序分析

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数据迁移进阶实践 增量迁移原理介绍 时间宏变量使用解析 事务模式迁移 迁移文件时加解密 MD5校验文件一致性 字段转换器配置指导 新增字段操作指导 指定文件名迁移 正则表达式分隔半结构化文本 记录数据迁移入库时间 文件格式介绍 不支持数据类型转换规避指导

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探索示例应用 场景介绍 步骤1 ：使用应用模板快速创建调查问卷 （可选）步骤2：自定义调查问卷项 （可选）步骤3：自定义调查问卷页面 步骤4：预览并体验应用 步骤5：编译发布应用到运行环境 步骤6：创建业务用户并登录应用 父主题： 初学入门

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