商机。 发布区域：全部。 了解MRS产品架构 MRS组件版本一览表 MRS服务介绍【视频】 集群管理 使用MRS的首要操作就是购买集群，MRS提供不同的快速创建和自定义创建集群的方式，满足您快速创建集群或个性化定制集群配置的需求。 购买集群 MRS控制台提供快速购买和自定义购买方式创建集群，让您轻松创建集群。

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三维建模。建模过程中无需进行人工刺点。无控建模速度快，适用于不要求超高精度或绝对地理坐标的场景。 有控建模：根据设置空三建模参数，对原始影像先进行空三建模，然后利用生产资料对应的像控点坐标信息在原始图片上进行人工刺点，适用于需要生成高精度或绝对地理坐标的场景。 一般情况下，有控建模后的成果模型数据比无控建模精度更高。

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关于GDS并行导入 INSERT和COPY方式执行数据导入时，是一个串行执行的过程，导入性能低，因此适用于小数据量的导入。对于大数据量的导入，GaussDB(DWS)支持使用GDS工具通过外表并行导入数据到集群。 当前版本的GDS已经支持从管道文件导入数据库，该功能使GDS的导入更加灵活多变。

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DB(DWS)并行导入海量数据，使用普通方式会耗费大量的时间。GaussDB(DWS)提供了OBS（Object Storage Service）及外表接口，通过OBS外表设置的导入URL路径、导入数据格式等信息来识别数据源文件，利用多DN（Datanode）并行的方式，实现了数据的快速并行导入。

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关于GDS并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。 当前版本的GDS支持从数据库导出到管道文件，该功能使GDS的导出更加灵活多变。 当GDS用户的本地磁盘空间不足时： 通过管道文件将从GDS导出的数据进行压缩减少磁盘空间。 通

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关于OBS并行导出 概述 GaussDB(DWS)数据库支持通过OBS外表并行导出数据：通过OBS外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件，利用多DN并行的方式，将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部，存放在OBS对象存储服务器上，从而提高整体导出性能。

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设置并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节

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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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时序数据处理 缺失时间填充 时序序列是在连续的等间隔时间点采集的序列，缺失时间填充即根据已知的时间信息，补充缺失的时间。缺失时间填充完成后，其值可通过“数据处理 > 数据清洗 > 空值填充”菜单，进行空值填充。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理

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登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。

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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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算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入

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alpaca_ft_packed_labels_document.bin alpaca_ft_packed_labels_document.idx 数据处理具体操作 SFT全参微调数据处理具体操作步骤如下。 创建处理后的数据存放目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_inpu

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预训练数据处理 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。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools”目录中，脚本样例命

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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适用于经典版VPN 常规检查项 常见配置问题及解决方案

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适用于经典版VPN 热点问题 产品咨询 组网与使用场景 计费类 Console与页面使用 VPN协商与对接 连接故障或无法PING通 公网地址 路由设置 VPN子网设置 VPN感兴趣流 VPN连接保活 监控类 带宽与网速 配额类 账号权限

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce.speculative 设置是否并行执行某些reduce任务的多个实例。true表示开启。

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