Studio是一站式大模型工具链平台，支持百模千态，打造数据、模型、应用三引擎的大模型开发平台。盘古大模型服务将提供有竞争力的基础模型和适配行业的L1大模型，更提供易用、好用的工具链平台，成为行业首选的大模型供应商。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的

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什么是大Key/热Key? 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value占用存储空间较大。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，则被定义为大Key。 Key的元素较多。一般集合类型的Key中元素超过5000个，则被定义为大Key。

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通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏，进入数据大屏列表页，选择对应的空间和目录 图1 新增大屏 填写大屏相关信息： 大屏名称：根据业务场景，配置大屏名称 大屏描述：根据业务场景，填写大屏相关描述，更清晰的描述大屏业务场景 大屏尺寸：支持预置尺寸和自定义尺寸，适配不同终端展示 图2 填写大屏相关信息 OneSketch

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。 下线大屏：单击页面右上角后，单击“下线”，大屏下线成功。

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什么是华为云Astro大屏应用 华为云Astro大屏应用（Huawei Cloud Astro Canvas）以数据可视技术为核心，以屏幕轻松编排，多屏适配可视为基础，帮助非专业开发者通过图形化界面轻松搭建专业水准的数据可视化大屏应用，满足项目运营管理、业务监控、风险预警等多种业

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什么是云数据迁移 产品定义 云数据迁移（Cloud Data Migration, 简称 CDM ），是一种高效、易用的数据集成服务。 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。

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什么是有效块数据？ 有效块数据是在某个文件系统下（例如EXT）已经被系统分配或使用了块，而未被分配和使用的块可以被系统分配使用但是迁移的时候不会被传输到目的端，从而减少数据迁移和增加迁移效率。 父主题： 产品咨询

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数据使用控制 数据连接器中的核心模块，用来执行使用策略，实现对交换数据在使用过程中的保护。 DMAP数小二 DMAP数小二是承载《华为数字化转型之道》、《华为数据之道》理论精华，从业务、数据、应用、技术视角对企业核心信息进行运营和管理的平台，是对企业数字化世界的描述，也是企业数

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什么是成本数据？ 成本数据用于解决客户的内部成本结算问题，基于账单数据重新计算得出。 成本数据可分为原始成本和摊销成本。 原始成本体现客户实际支付的成本，在账单数据基础上提供成本标签、成本分组等成本分配标识，当月原始成本和账单数据有1小时左右时延。 摊销成本是原始成本按日分摊后的

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项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 screen_id 是 String 大屏ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Workspace-Id 是 String 工作空间ID。获取方法请参见获取工作空间ID。 X-Auth-Token 是 String 用户Toke

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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使用数据工程构建预测大模型数据集 预测大模型支持接入的数据集类型 盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集，不同模型所需数据见表1，该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集类型 文件格式 预测大模型 时序预测分类大模型

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1000条 - 评测NLP大模型所需数据量 要求所有文本大小最大不超过100MB，目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为：3-1000条。 构建NLP大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3

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什么是数据倾斜，如何检查？ 答：数据倾斜即多个DN内数据分布不均，对于hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时部分DN出现效率短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据定期进行数据倾斜性检查或监控，以确保数据在各个DN上是均匀分布

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