数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据分析算法 更多内容
  • 上传算法

    根据需要上传的算法填写商品属性,单击“下一步”。 在“上传算法包”区域中,将本地算法包拖动到该区域。 根据界面提示上传对应的算法包,如选择多个适用平台,则可在两个算法框区域同时上传两个对应的算法包。 根据界面提示,参见图2填写算法详细信息,详细的参数介绍请参见准备算法相关信息。 图2 填写算法详细信息 填写关联商品

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  • 发布算法

    发布算法 发布流程 发布准备 算法发布 父主题: 商品发布

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  • 绩效算法

    以租户管理员角色登录客户服务云,进入菜单“配置中心>绩效管理>绩效配置”,选择“绩效算法”。 图2 绩效算法界面 点击“新建”,新建绩效算法。 图3 新建绩效算法 绩效算法名称:自定义,不超过100字符。 算法方程式:通过插入变量,构建算法方程式。算法方程式支持输入“+”、“-”、“%”、“*”、“/”、“

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  • 部署算法

    "common" } } 响应示例 状态码: 200 部署算法响应体 { "alg_name" : "入侵检测" } 状态码 状态码 描述 200 部署算法响应体 400 请求错误 500 内部错误 父主题: 算法中心

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  • 算法API

    算法API 边缘服务API 云上服务API 公共接口

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  • HASH算法

    当计算路由结果时,计算拆分键值的CRC32值然后对102400取余,根据计算结果落到某个范围进行路由(大小写敏感)。 算法计算方式 方式一:拆分键非日期类型 表1 拆分键非日期类型 条件 算法 举例 拆分键非日期类型 分库路由结果 = crc32(分库拆分键值) % 102400 分表路由结果 =

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  • 训练算法

    训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称:包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过64个字符。

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  • 算法管理

    算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题: 训练服务

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  • 算法详情

    算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”,可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时,如果关联了算法配置,则在算法详情页,会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息,在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作

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  • 算法API

    算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题: 内存版

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  • 算法API

    算法API 最短路径(Shortest Path)(1.0.0) 点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets)(1.0.0) 标签传播(Label Propagation)(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题: 业务面API

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  • 查询数据分析结果

    查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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  • 提交数据分析请求

    提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页,提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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  • 发布免费算法

    发布免费算法 在AI Gallery中,您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时,算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况,这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功,则代码开放会失败。

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  • 算法服务

    算法服务 方形件-电子锯 异形件-服装切割 数学规划求解器 父主题: API

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  • Louvain算法

    Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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  • 算法公共参数

    detection),具体格式请见filters元素格式。 支持的算法: filtered_n_paths 响应示例 根据输入参数,执行指定算法,查询算法结果(根据算法请求返回的job_id,调用查询job_id接口获取算法结果)。 状态码: 200 成功响应示例 { "data":

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  • 执行算法

    执行算法 功能介绍 根据输入参数,执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 查询数据分析状态

    查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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  • 查询数据分析状态

    查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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  • 提交数据分析请求

    提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页,提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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