数据去重 SimDeduplication算子概述 可以依据用户设置的相似程度阈值完成图像去重处理。图像去重是图像数据处理常见的数据处理方法。图像重复指图像内容完全一样，或者有少量的尺度、位移、色彩、亮度变化，或者是添加了少量其他内容等。 图1 SimDeduplication效果图

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）则指保留最后一行。 WHERE rownum = 1: Flink 需要 rownum = 1 以确定该查询是否为去重查询。 注意事项 无 示例 根据order_id对数据进行去重，其中proctime为事件时间属性列 SELECT order_id, user, product, number

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）则指保留最后一行。 WHERE rownum = 1: Flink 需要 rownum = 1 以确定该查询是否为去重查询。 注意事项 无 示例 根据order_id对数据进行去重，其中proctime为事件时间属性列 SELECT order_id, user, product, number

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）则指保留最后一行。 WHERE rownum = 1: Flink 需要 rownum = 1 以确定该查询是否为去重查询。 注意事项 无 示例 根据order_id对数据进行去重，其中proctime为事件时间属性列 SELECT order_id, user, product, number

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）则指保留最后一行。 WHERE rownum = 1: Flink 需要 rownum = 1 以确定该查询是否为去重查询。 注意事项 无 示例 根据order_id对数据进行去重，其中proctime为事件时间属性列 SELECT order_id, user, product, number

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）则指保留最后一行。 WHERE rownum = 1: Flink 需要 rownum = 1 以确定该查询是否为去重查询。 注意事项 无 示例 根据order_id对数据进行去重，其中proctime为事件时间属性列 SELECT order_id, user, product, number

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窗口去重 功能描述 窗口去重是一种特殊的去重，它根据指定的多个列来删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。 对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，

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数据集行去重 概述 “去重”节点用于删除数据集中的重复行（假如有两行相同，保留其中一行）。 对于那些不允许有重复记录输入的节点算法，可以先使用该算法做预处理。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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n_clusters auto auto 数据样本的种类数，默认为auto，即按照目录中图片个数取类别总数，可指定具体类别数，如4。 do_validation 否 True 是否进行数据校验，可填True或者False。表示数据去冗余前需要进行数据校验，否则只进行数据去重。 输入要求 算子输入分为两种，“数据集”或“OBS目录”。

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高基数（大于10W）字段（int类型），使用bitmap做精确去重。 【countDistinct做精确去重】 select count(distinct did_int) from dws_wallet_xxx_mlb_ds; 执行耗时：34秒。 【countDistinct做精确去重】 select gro

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在基本信息区域右上角，单击“更多 > 重保护”。 进入重保护页面，勾选待重保护的保护实例，单击“提交”开始重保护。 保护实例状态变为“重保护中”，等待操作完成。 操作完成后，保护实例状态更改为“同步中”，并显示剩余待同步数据量以及预估剩余时间。 切回成功后，原容灾站点 服务器 将自动删除。

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在“异步复制”页面，单击待重保护的保护实例所在站点复制对的保护实例数。 进入对应站点复制对的保护组页面。 在左侧导航选择相应的保护组。 进入保护组详情页面。 在保护实例列表中，单击待重保护的保护实例所在行操作列的“更多 > 重保护”。 进入重保护页面，单击“提交”开始重保护。 保护实例状态变为“重保护中”，等待操作完成。

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容时关闭自动重分布功能，在扩容成功之后再手动使用重分布功能执行重分布任务，在这种分段模式下，扩容和重分布都可以做到失败重试。 当前重分布支持离线重分布和在线重分布两种模式，默认情况下，提交重分布任务时将选择离线重分布模式。 在重分布开始前或重分布暂停过程中，支持对未重分布的表按照schema、表维度设置重分布优先级。

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做源表 语法格式 用DWS-Connector做源表时，DWS-Connector实现了SupportsLimitPushDown和SupportsFilterPushDown接口，支持将limit和where条件下推到数据库执行。 1 2 3 4 5 6 7 8

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将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重， 只保留每个时间区间内的一条最新数据。您可以根据数据实际情况选择去重的时间周期，可选天、周、月。默认为“天”。 周一是第一天：行为数据按周去重，是否周一是第一天。 如果选择否， 则认为周日是第一天，保留每个时间区间内的一条最新数据。 训练集测试集划分方式 数据划分方式按时间比例或个数比例划分训练集测试集。

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进入保护组详情页面。 在保护实例列表中，单击待反向重保护的保护实例所在行操作列的“更多 > 反向重保护”。 进入反向重保护页面。 单击“提交”开始反向重保护，实例状态变为“反向重保护中”。 当实例状态变为“保护中”时，说明反向重保护执行成功，此时进入全量数据一致性比对增量传输。 等待1-2分钟

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在“异步复制”页面，单击待反向重保护的保护组所在站点复制对的保护组数。 进入对应站点复制对的保护组页面。 在左侧导航选择相应的保护组。 进入保护组详情页面。 在基本信息区域右上角，单击“更多 > 反向重保护”。 进入反向重保护页面。 勾选待反向重保护的保护实例。 单击“提交”开始反向重保护，实例状态变为“反向重保护中”。

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设置为50000即可。 Q: 遇到数据库死锁了怎么办？ A：通常出现死锁大致分为行锁死锁和分布式死锁。 行锁：该场景通常为同一主键数据的并发更新造成行锁，该情况可以通过对数据做key by解决，key by必须根据数据库主键做，保证同一个主键数据会在同一个并发中，破坏掉并发更新的条件，无法造成死锁。Flink

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ROADCAST，其中对倾斜数据做broadcast，非倾斜数据做redistribute； join一侧需要重分布，另一侧不需要重分布： 对需要重分布的一侧做PART_REDISTRIBUTE_PART_ROUNDROBIN； 对不需要重分布的一侧做PART_LOCAL_PAR

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ROADCAST，其中对倾斜数据做broadcast，非倾斜数据做redistribute； join一侧需要重分布，另一侧不需要重分布： 对需要重分布的一侧做PART_REDISTRIBUTE_PART_ROUNDROBIN； 对不需要重分布的一侧做PART_LOCAL_PAR

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ROADCAST，其中对倾斜数据做broadcast，非倾斜数据做redistribute； join一侧需要重分布，另一侧不需要重分布： 对需要重分布的一侧做PART_REDISTRIBUTE_PART_ROUNDROBIN； 对不需要重分布的一侧做PART_LOCAL_PAR

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