处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器 ，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于H

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application

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MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数

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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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数据处理 当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。ModelArts提供了数据处理的功能，目的是帮助用户从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

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数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。LoRA微调训练与增量预训练使用同一个数据集，即都是alpaca_data.json。 如果已经在增量预训练时处理过数据，可以直接使用，无需重复处理。如果未处理过数据，请参见数据处理章节先处理数据。

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用华为云 MRS 服务进行大数据处理。 方案架构 该方案基于 对象存储服务 OBS和MapReduce服务 MRS，帮助用户在华为云上快速搭建大数据存算分离集群。架构如下图所示： 图1 方案架构 该解决方案会部署如下资源： 在对象存储服务 OBS中创建一个并行文件系统，用于存储数据。 在统一身份认证服务

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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化

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并行设计 本章节为您介绍如何将普通工程设置为并行设计工程，或对并行设计成员进行调整。 操作步骤 打开工程并进入原理图编辑器。 在菜单栏选择“高级 > 并行设计”。 在“并行设计”页面对并行设计成员进行添加或者修改，具体操作方法请参见表1。 图1 并行设计 表1 管理并行设计人员操作

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并行导入 GaussDB (DWS)提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。

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数据处理 数据处理简介 创建数据处理任务 管理和查看数据处理任务 预置算子说明 父主题： 数据管理（旧版即将下线）

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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 对于数据管理，有没有类似navicate这样的可视化工具

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--tokenizer-not-use-fast \ --handler-name GeneralInstructionHandler 数据处理具体操作 增量预训练数据处理具体操作步骤如下。 将获取到的增量预训练数据集上传到/home/ma-user/ws/datasets/目录中。 创建处理

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