中软国际数据治理专业服务解决方案实践

数据处理 数据处理支持什么类型脚本？ 运行环境如何安装Python包？ 数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 用户注销后，是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源，是否还会计费？ 父主题： 常见问题

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数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题： 管理基础工具

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处理呼叫数据 如果您需要获取呼叫数据，需要在服务端处理集成地址表单提交，并增加处理逻辑返回到页面。由于服务端处理存在多样性，此处提供传递的主要呼叫参数说明，请参见表1。代码样例为JAVA+springboot+模板（thymeleaf）方式，请参见后续步骤。 表1 参数说明 参数名称

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数据处理 当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。ModelArts提供了数据处理的功能，目的是帮助用户从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

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示例代码完成了通过分类网络（resnet-18）处理图片的功能，数据流如图1所示。

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音频流数据 功能介绍 分多段返回二进制语音数据流，如果用户未设置语音格式，则默认返回pcm格式语音。 父主题： 语音合成 结果响应

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理、经济实用等特点，让您更加专注业务发展。 函数工作流 FunctionGraph：函数工作流（FunctionGraph）是一项基于事件驱动的函数托管计算服务。通过函数工作流，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，无需配置和管理 服务器 等基础设施，函数以弹性、免运维、高可靠的方式

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有效减负的反模式是“负载过重”，是在处理过程中，处理了大量不必要的处理数据，大辐增加了处理负载。出现这种情况的原因，有时为了简化处理过程，有时候是没有做必要性分析。可以通过对待处理数据进行分析，筛选出必须处理的数据，重新设计处理方案。 串行同步衔接 给线程/进程间的串行衔接设计紧密的衔接和同步措施，减少同步等待延时。

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）的采集和分析，及时将维保建议回馈给车主。 优势 多源数据分析免搬迁：关系型数据库RDS中存放车辆和车主基本信息， 表格存储 CloudTable中存放实时的车辆位置和健康状态信息，数据仓库DWS中存放周期性统计的指标。通过 DLI 无需数据搬迁，对多数据源进行联邦分析。 数据分级存储：

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概述 欢迎使用数据湖探索。 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark

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RDS和 CSS 等数据源。具体内容请参考《数据湖探索用户指南》。 Flink跨源支持与多种云服务连通，形成丰富的流生态圈。数据湖探索的流生态分为云服务生态和开源生态： 云服务生态：数据湖探索在Flink SQL中支持与其他服务的连通。用户可以直接使用SQL从这些服务中读写数据。如D

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工作流+函数：自动化处理OBS中数据 案例概述 准备 构建程序 处理图片

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Flink应用开发简介 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。 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。 Flink整个系统包含三个部分：

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏 典型场景示例

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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“ 对象存储服务 ”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包，则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费，因此该用户的数据处理费用为： 数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB

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数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 目前仅支持读写OBS桶中的数据。如果读写租户OBS中数据，可以使用ModelArts提供的MoXing的API能力，实现读写OBS中的数据。 父主题： 数据处理

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和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种： 数据校验：通常数据采集后需要进行校验，保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性进行基本判断和验证的

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据工作流自动完成视频解析或者转码。 通过API启动工作流（同步和异步都支持） 在少数场景下，用户对单个对象或者一类对象进行的复杂操作是有区别的，这就要求用户通过API调用方式来实现单个对象粒度的复杂任务处理，可以指定某个对象立即执行某个特定的工作流。 图1 数据处理工作流 优势

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