中软国际数据治理专业服务解决方案实践

示例场景说明 本实践通过 DataArts Studio 服务的数据集成 CDM 组件、数据开发DLF组件和数据仓库服务（DWS）对电影评分原始数据进行分析，输出评分最高和最活跃Top10电影。您可以学习到数据集成模块的数据迁移和数据开发模块的脚本开发、作业开发、作业调度等功能，以及DWS SQL基本语法。

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单击，可以查看与该实体有关系的局部图谱数据。 单击，可以查看力引导布局的图谱。 单击，可以查看圆形布局的图谱。 单击，可以查看网格布局的图谱。 单击，可以查看分层布局的图谱。 单击，可以查看自动分群布局的图谱。 单击，可以下载当前图谱画面。 预览图谱 在图谱预览页面，您可以查看到所搜索的实体信息。

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文、英文、下划线（_）或中划线（-）组成的字符串。

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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“编辑方式”选择“代码配置模式”。 在“代码配置模式”页签的编辑框中，输入json格式代码，以映射关系如图2为例，代码示例如下所示： 图2 实体人物的映射关系 { "label_map_configs": { "Film": "电影", "Person": "人物" }

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评分最高Top10电影的计算方法是：先计算出每部电影的总评分和参与评分的用户数，过滤掉参与评分的用户数小于3的记录，返回电影名称、平均评分和参与评分用户数。 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 创建一个DWS SQL脚本，以通过DWS

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属性、概念间的关系的同义词和权重，对用户输入的文本进行语义解析，识别出其中与图谱相关联的多种类型的元素。 创建元素链接 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。 单击 知识图谱 问答KBQA卡片下方的“问答配置”，默认进入“元素链接配置”页面。

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取消发布 在“我的Agent > 我创建的”页面的应用列表中的“操作”列，单击“取消发布”。 单击“确认”。 管理我收藏的应用 在“我的Agent”页面的“应用列表”区域，选择“我收藏的”页签。 在收藏的应用列表中，单击应用所在行的“操作”列的“取消收藏”，可从收藏的应用列表中移除我已收藏的应用。

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放未标注的数据集。 创建名称为“model-data-out”的文件夹用于存放已标记并发布的数据集。 创建名称为“graph-data”的文件夹用于存放创建图谱的数据集。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。为保证数据能正常访问，请务必保证创建的OBS桶与KG

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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大屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种大屏资产，数据资产和模板资产。数据资产（应用资产下的“大屏数据处理应用模板”）通过订购部署的方式，部署到开发环境；模板资产（组件资产下的“大屏模板（Demo）”）订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用，具体请参见订购资产。

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数参数，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧，完成新知识图谱的创建。 知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。

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要获得全量的算法结果可以采用API方式调用，具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例，运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后，再次运行算法得到的PagRank值不同，但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影，分别是ID

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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全量阶段从源数据库读取数据的线程数 与规格大小有关。 极小规格：1-2 小规格：1-2 中规格：1-4 大规格：1-8 超大规格：1-12 与规格大小有关。 极小规格：1 小规格：1 中规格：2 大规格：4 超大规格：6 int 是 shard_task_num 全量阶段从源数据库分片线程数

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可以使数据的索引更快地创建和维护。 单表存储数据量 单表存储的数据量越大，查询性能就越差。当表中的数据量很大时，则需要考虑将数据进行分区存储。普通表若要转成分区表，需要新建分区表，然后把普通表中的数据导入到新建的分区表中。因此在初始设计表时，请根据业务提前规划是否使用分区表。 对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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环境配置：指那些针对当前应用基本上固定的环境配置。 环境数据：指那些需要在部署的同时根据情况调整的数据，如：配置文件，开发、测试、生产环境的地址等。 Automation自动化系统 自动化在DevOps中的作用不言而喻，这部分的主线一般由各种类型的Build系统来实现，如：Jenkins、Team

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它的上映日期 上一个实体 的 xx关系（正向） 他主演的电影 上一个实体 的 xx关系 的 xx关系（正向二跳关系） 她导演的电影的主演 上一个实体 和 xx实体 的关系 它和月光宝盒的关系 上一个实体 的 xx关系 的 xx属性（正向一跳关系的属性） 他主演的电影的上映时间 父主题：

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