中软国际数据治理专业服务解决方案实践

分布式执行框架 GS_235100005 错误码： Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案：请使用INTERNAL

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使用STS SDK（NUWA框架） 初始化STS NUWA中已经自带了STS插件，只需要在nuwa-module-config.yml文件中进行如下配置，即可初始化STS。这种方式可以保证在其他中间件、Cloud Map之前初始化STS，保证组件启动顺序正确。 nuwa: security:

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数据服务开发 数据服务共享平台（DSP）数据服务开发可分为在线开发和离线开发两种。离线开发是只通过Studio进行数据模型开发和Web服务的开发，离线开发的模型只需通过平台部署即可，此处不再赘述。本节内容主要是面向在线开发。 实时数据服务 单表服务 通过平台数据资源目录，可以关联

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迁移开发数据 数据导出 数据导入 通过配置数据导入模板，进行数据导入 父主题： 系统管理

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开发并管理数据 在监控服务创建数据表 将接入数据导流至数据表中 将数据汇聚至MPPDB表 根据表或任务类型查看数据血缘 父主题： 使用监控服务进行资源及业务监控

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0)以number开头，所以校验可以通过。使用ORA模式数据库时，业务代码涉及整数类型的数据，可以使用Java中的Long类型插入。 GaussDB 数据库校验不同，关闭校验后数据插入成功：Hibernate框架在插入数据做校验时，业务代码是java.lang.long类型，和表数据类型bigint的TypeC

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数据开发配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据开发组件中已提交版本的脚本和作业数据，但导出作业时默认只导出作业，不包含其依赖的脚本和资源。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据开发的导入导出功能进行搬迁。 数据开发数据搬迁依赖于数据开发的脚本、作业、环境变量、资源导入导出功能。

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力，帮助客户选好、管好、用好大模型，从而提升大模型应用效果。 构建企业应用与大模型之间的安全隔离带，结合华为 云安全 控制机制，保障AI原生应用安全可信。 高可用 高可用能力内置，使得应用可用度原生99.99%。 基于NUWA微服务开发框架，预集成构建云服务业务分布式架构所需的各个组件及高可用能力，实现开箱即用。

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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持客户打通自己的业务能力API，将大模型的能力结合进入自己的业务链路。 提供支撑AI原生应用运行的整套模型工具链，包括数据管理、模型接入、模型调优、知识工程等能力，帮助客户选好、管好、用好大模型，从而提升大模型应用效果。 统一主数据平台和概念模型， 管理应用生命周期中组织、产品、

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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使用STS SDK（Spring Cloud框架） 引入STS SDK 在pom.xml中添加STS SDK依赖。 <dependency> <groupId>com.huawei.wisecloud.sts</groupId> <artifact

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将测试框架集成到项目中 CodeArts IDE提供了与JUnit和TestNG测试框架的集成，让您轻松运行和调试Java测试用例。在开始之前，请确保为项目定义了JDK，如使用Java项目中所述。 您可以通过在pom.xml（对于Maven）或build.gradle（对于Gra

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支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力，加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。

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开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括

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数据开发进阶实践 周期调度依赖策略 离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 补数据场景使用介绍 作业调度支持每月最后一天 获取SQL节点的输出结果值 IF条件判断教程 获取Rest Client节点返回值教程 For Each节点使用介绍 数据开发调用数据质量算子并且作业运行的时候需要传入质量参数

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步骤2：数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据，分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 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。

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您如果需要及时了解作业的执行结果是成功还是失败，可以通过数据开发的运维调度界面进行查看，如图11所示。 图11 查看作业执行情况 数据开发还支持配置通知管理，可以选择配置当作业运行异常/失败后，进行短信、邮件、控制台等多种方式提醒，此处不再展开描述。 至此，基于电影评分的数据集成与开发流程示例完成。此外，您还可

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步骤6：数据开发处理 DataArts Studio数据开发模块可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 使用DataArts Studio数据开发，用户可进行数据管理、数据集成、脚本开

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