中软国际数据治理专业服务解决方案实践

A配置并生成jar包。 准备样例工程所需数据。 将场景说明中的原日志文件放置在HDFS系统中。 本地新建两个文本文件，分别将log1.txt及log2.txt中的内容复制保存到input_data1.txt和input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/

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示例：通过本地文件导入导出数据 在使用JAVA语言基于 GaussDB 进行二次开发时，可以使用CopyManager接口，通过流方式，将数据库中的数据导出到本地文件或者将本地文件导入数据库中，文件格式支持 CS V、TEXT等格式。 样例程序如下，执行时需要加载GaussDB jdbc

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参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建

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、往表中插入数据等操作。 数据规划 首先需要把数据文件放置在HDFS系统里。 本地新建文本文件，将以下内容复制保存到input_data1.txt。 20,30,40,xxx 在HDFS上建立一个文件夹，“/tmp/input”，并上传input_data1.txt到此目录，命令如下。

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- 雷达一点云数据存储路径 INIT_LIDAR1_OBS obs://{BUCKET_NAME}/{MEASURE_SPACE_NAME}/init/lidardata/1 .pcap 雷达点云数据 .csv 补偿表(用于矫正激光雷达测量的点云) 雷达二点云数据存储路径 INIT_LIDAR2_OBS

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第一个文件名 00.000.txt 00.000.txt 00.00.txt 00.00.txt 00.00.txt 最后一个文件名 01.015.txt 031.000.txt 01.01.txt 03.00.txt 00.00.txt 百亿图进行数据导出时，为多节点数据同时导出，文件名前会使用机器id编号作为前缀。

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A配置并生成jar包。 准备样例工程所需数据。 将场景说明中的原日志文件放置在HDFS系统中。 本地新建两个文本文件，分别将log1.txt及log2.txt中的内容复制保存到input_data1.txt和input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/

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config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003

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config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003

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SDK将OBS中的文件下载到本地。 方式一：使用OBS进行下载 在OBS中，可以将样例中的“obs_file.txt”下载到本地。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+下载数据或文件夹。使用OBS下载文件的操作指导，请参见下载文件。 方式二：使用ModelArts SDK进行下载

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使用SD卡 HiLens Kit是端云协同多模态AI开发套件，使用过程中会产生视频、图像等数据，通常情况下通过接口将数据存储在OBS。如果需要将数据存储在本地，由于HiLens Kit自带的硬盘空间有限，需要外插SD卡来存储。 操作步骤 SD卡插入HiLens Kit后面板接口“Micro

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└── test1.txt 下载bucket-test桶中的test1.txt文件至本地，如果本地不存在test.txt文件，则直接下载且下载后命名为text.txt，如果本地已存在test.txt文件，则以test1.txt内容覆盖test.txt进行下载。下载命令如下：

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"__main__": # 从OBS下载result.txt文件 download_file_from_obs('xxx', 'xxx/result.txt', 'result.txt') # 读取并反序列化JSON数据 json_data = read_and

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x的 云服务器 文件/home/test.txt 下载至本地对应目录下，命令如下： scp root@139.x.x.x:/home/test.txt /home/ 根据提示输入登录密码，即可完成文件下载。 图2 下载文件 父主题： 文件上传/数据传输

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config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003

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config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003

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关，在my.cnf中配置local-infile或连接数据库使用 --local-infile=1 参数。 [mysql] local-infile 将本地文件qq.txt中的数据导入test表中，qq.txt文件共有5行数据，列分隔符为','，行分隔符'\n'，内容如下： 1,a

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mmlu_subject_mapping.json # 数据集配置 ├── ... ├── evaluators ├── evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├──

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"/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",").map(_.trim) assert(filePaths.length > 0) // windowTime设置窗口时间大小，默认2分钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 val

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"/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",").map(_.trim) assert(filePaths.length > 0) // windowTime设置窗口时间大小，默认2分钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 val

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安装Seata1.4.2+Nacos1.4.2 创建数据库nacos导入数据库文件nacos-mysql.sql 创建数据库seata_db 导入数据库文件db_store.sql 通过安装包安装nacos和seata tar -zxvf nacos-server-1.4.2.tar

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