端边云车联网Serverless数据湖解决方案

数据处理 在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面，如图1所示。 参数说明如下所示： 作业名称：自定义输入。 开发环境：选择通用编辑器。 作业位置：存储作业脚本的数据湖OB

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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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具体操作请参见如何控制接口访问权限。 大屏数据处理应用模板服务集成示例： 如何使用资产 以在大屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署大屏数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页，如图1所示，单击“项目”页签，单击“业务大屏”。 图1 进入业务大屏 如图

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数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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数据处理 数据集 数据探索 数据采样 数据清洗 数据合并 数据转换 特征选择 时序数据处理 自定义 发布算法工程服务 父主题： JupyterLab开发平台

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数据处理 卫星影像生产服务有哪些功能 KooMap服务提供哪些公共管理功能 实景三维生产服务支持哪些建模类型和任务类型

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数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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数据处理 图片处理 Data+ 在线解压

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数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题： 数据处理

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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。

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接收创建的数据密钥信息 // 密文密钥与KeyId建议保存在本地，方便解密数据时获取明文密钥 // 明文密钥在创建后立即使用，使用前需要将16进制明文密钥转换成byte数组 final String cipherText = createDatakeyResponse

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请参见权限管理。 约束与限制 请参见使用限制。 使用方式 DWR支持通过控制台、API配置数据处理的工作流和事件触发器。 支持的使用方式 参考文档 控制台 创建工作流 创建事件触发器 API 请参见《数据工坊API参考》。 前提条件 已创建工作流。 父主题： 数据处理

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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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列数，全部数据成为脏数据。 配置转换字段类型，与原始数据实际类型不同，全部数据成为脏数据。例如将字符串类型转换为数值类型。 HBase输入 原始数据包含NULL值，不做转换处理。 配置HBase表名错误，全部数据成为脏数据。 “主键”没有配置主键列，全部数据成为脏数据。 配置输入

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数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接受来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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--tokenizer-type PretrainedFromHF #3.执行完成后在 datasets文件夹中可以得到 data_text_document.idx 与data_text_document.bin 两个文件 父主题： 预训练

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示例2：加解密大量数据 场景描述 在大量数据加解密的场景，您的程序会经常使用到对数据密钥的加解密。 大量数据加密的流程如下： 在KMS中创建一个用户主密钥。 调用KMS的“create-datakey”接口创建数据加密密钥。用户得到一个明文的数据加密密钥和一个密文的数据加密密钥。其

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单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理 > 时序数据排序”，界面新增“时序数据排序”内容。 对应参数说明，如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 时间列 时序数据时间列，系统将根据指定的时间，按时间从早到晚对时序数据进行排序。 ID列 时序数据的标识列，默认为空，如

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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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