中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    大数据还是大数据好 更多内容
  • 传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比

    传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 数据开发当前支持两种调度依赖策略:传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖,只支持同周期或者周期依赖于小周期,不支持小周期依赖于周期。详细说明如下: 同周期依赖,依赖时间段范围为从当前批次时间往前推一个周期。 跨周期依赖,依赖时间段范围为上一个周期时间段内。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询实例大版本升级历史(PostgreSQL)

    查询实例版本升级历史(PostgreSQL) 功能介绍 查询实例版本升级历史。 调用接口前,您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 该接口仅支持PostgreSQL引擎。 实例在创建、变更规格、修改端口、冻结、异常等状态下不能执行该操作。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用大模型创建AI应用部署在线服务

    使用模型创建AI应用部署在线服务 背景说明 目前模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入AI应用管理时,需要支持动态调整租户存储配额;模型加载、启动慢,部署时需要

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查找Redis实例大Key和热Key

    记录,请以实际返回结果为准。 图1 查看Key分析结果(string类型) 图2 查看Key分析结果(list/set/zset/hash类型) 表1 Key分析结果参数说明 参数名称 参数说明 Key名称 Key的名称。 类型 Key的类型,包括string和list/set/zset/hash数据类型。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ClickHouse简介

    ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能,特别是基于宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 发现和处理Redis大Key热Key

    发现和处理RedisKey热Key Key和热Key的定义 名词 定义 Key Key可以分为两种情况: Key的Value较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB,或者集合类型的Key总大小达到50MB,则定义其为Key。 Key的元素较多。一般定义集合

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 设置组件事件交互

    配置柱状图样式 切换到“数据”面板,配置柱状图数据。 选择数据源,并配置字段映射。如图9所示,组件关联到动态数据。 图9 关联动态数据 按下shift+$键,引用4定义的交互变量${name}。 图10 引用交互变量 预览和发布屏 在屏开发页面右上方,单击预览按钮,预览屏。 图11 预览大屏数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何上传超过5GB的大对象?

    如何上传超过5GB的对象? 背景信息 通过OBS管理控制台上传的文件有大小和数量限制,每次最多支持100个文件同时上传,总大小不超过5GB。如果只上传1个文件,则这个文件最大为5GB。 上传超过5GB的对象 5GB < 上传对象 <= 48.8TB 如果需要上传超过5GB的对象,可以使用OBS

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大并发慢查询导致CPU资源耗尽问题

    并发慢查询导致CPU资源耗尽问题 场景描述 数据库实例上存在大量并发的select count(0)慢操作,系统CPU耗尽,随时有宕机的风险。 执行Show processlist,显示存在多次并发执行select count(0)进程信息: 原因分析 应用端并发触发select

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 调用预置大语言模型非流式模型服务

    调用预置语言模型非流式模型服务 功能介绍 调用语言模型推理服务,根据用户问题,获取语言模型的回答,语言模型完整生成回答后一次性返回。 URI POST /v1/model-market/public-service/{modelName}/chat 表1 路径参数 参数 是否必选

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何提前发现大Key和热Key?

    如何提前发现Key和热Key? 方法 说明 使用D CS 自带的Key和热Key分析工具进行分析 请参考分析Redis实例Key和热Key。 通过redis-cli的bigkeys和hotkeys参数查找Key和热Key Redis-cli提供了bigkeys参数,能够使re

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何检测和解决大key与热key问题

    GeminiDB Cassandra支持了key的检测与告警。在CES界面,可以配置实例的key告警,具体方法请参见设置告警规则。 当发生key事件时,系统会第一时间发送预警通知,您可以前往CES界面查看监控事件数据,及时处理,避免业务波动。 图1 key告警 告警字段说明如下: [

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 排查Redis实例带宽使用率高的问题

    流量,分析业务是读业务和还是写业务导致的流量上涨)。对于单个节点带宽使用率上涨,您可以通过缓存分析功能,发现实例中存在的Key,具体操作请参见key分析。对Key(通常大于10 KB)进行优化,例如将Key拆分、减少对Key的访问、删除不必要的Key等。 经过上述步骤

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 通过SQL命令转储与还原升级大版本

    minor组成。其中,major表示版本号,minor表示小版本号。版本升级是指major部分增加,比如:11.x升级到12.x。 RDS for PostgreSQL v10之前的版本号由major.major.minor组成。其中,major.major表示版本号,minor表示小版本号。版本升级是指如major

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大屏展示全国人口变化规律

    屏展示全国人口变化规律 该案例是使用MSSI服务的业务可视化功能,基于其提供的卡片机制,从全国人口数量、性别、增长情况、城镇化分布等各个维度进行业务可视化设计和开发,发现人口变化规律,无需任何代码开发。 开始使用前,请仔细阅读准备工作中的要求,提前完成准备工作。操作流程如图1所示。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 删除最新大版本下的所有小版本

    删除最新版本下的所有小版本 功能介绍 根据父模型ID和版本对象,删除最新版本下的所有小版本。请您谨慎使用删除操作,删除后该数据将无法恢复。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/deleteBranch

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询实例大版本升级检查历史(PostgreSQL)

    查询实例版本升级检查历史(PostgreSQL) 功能介绍 查询实例版本升级检查历史。 调用接口前,您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 接口约束 该接口仅支持PostgreSQL引擎。 实例在创建、变更规格、修改端口、冻结、异常等状态下不能执行该操作。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 批量删除最新大版本下的所有小版本

    批量删除最新版本下的所有小版本 功能介绍 根据主对象ID和父模型ID,批量软删除最新版本下的所有小版本。请您谨慎使用删除操作,删除后该数据将无法恢复。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/batchDeleteBranch

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 语句中存在“in 常量”导致SQL执行无结果

    语句中存在“in 常量”导致SQL执行无结果 问题现象 简单的表过滤的SQL语句中有一个“in 常量”的过滤条件,常量的个数非常多(约有2000多个),基表数据量比较大,SQL语句执行无结果。 原因分析 执行计划中,in条件还是作为普通的过滤条件存在。这种场景下,join操作的性能优

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大屏EHS工单评审详情(API名称:queryTask)

    屏EHS工单评审详情(API名称:queryTask) 功能介绍 关于在屏上进行任务评审时的数据接口 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token,再调用其他接口时,需要在请求消息头中添加“Authorization”,其值即为Token。 新增任务(API名称:createTask)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ClickHouse应用开发简介

    ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能,特别是基于宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了