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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快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息

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购买盘古大模型套件 在购买盘古大模型套件之前，您可以通过“能力调测”功能体验平台预置的模型，请参见体验盘古预置模型能力。 盘古大模型套件在订购时分为模型资产和模型推理资产。 模型资产即盘古系列大模型，用户可以订购盘古基模型、功能模型、专业大模型。 基模型：基模型经过大规模数据的预训

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同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法 纵向联邦作业中支持对两方数据集进行样本对齐，在不泄露数据隐私的情况下计算出双方共有的数据，并将共有的数据作为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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示。 图11 大屏效果 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 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 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。

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快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理

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IoTA.99000008 数据分析服务被冻结 错误码描述 IoT数据分析服务被冻结。 可能原因 帐号被冻结，可能由于帐号欠费时间过长导致。 处理建议 请先给帐号充值，确认帐号恢复正常后再使用IoT数据分析服务。 父主题： 公共错误码

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x 查询存储实例中的数据分布概览 √ √ √ √ 根据标签聚合查询指标数据 √ √ √ √ 根据标签查询设备历史数据 √ √ √ √ 查询标签的值列表 √ √ √ √ 查询设备属性最新状态值 √ √ √ √ 通过API数据源上报设备数据 √ x √ x 创建数据源 √ x √ x 删除数据源

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依次单击“数据预览” 和“刷新预览”查看关联后的数据集数据的基本信息。 图4 数据预览 单击“保存”完成数据集的创建。 您可以按需设置字段名称、字段的聚合方式等信息，更多数据集字段设置的方法请参考多表关联建模。 步骤4：新建智能分析助手并训练数据 智能分析助手基于华为云盘古大模型，选

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步骤二：安装集群客户端：下载并安装 MRS 集群客户端。 步骤三：准备应用程序及数据：准备MRS集群客户端内wordcount样例程序运行所需的数据文件。 步骤四：提交作业并查看结果：在集群客户端提交wordcount数据分析作业并查看执行结果。 准备工作 注册账号并实名认证。 在创建MRS集群

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建设新型智慧教室与智慧学习空间，帮助院校构建下一代的融合式教学环境，从以教师为中心的教学模式向以学生为中心的学习模式转变，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间等教育教学全环节、全要素的有机融合。 依托国产芯片、鸿蒙操作系统等自主可控的智慧大屏，搭载自主研发的智慧教

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IoTA.99000007 未开通数据分析服务 错误码描述 未开通IoT数据分析服务。 可能原因 未开通IoT数据分析服务。 处理建议 请先开通IoT数据分析服务。 父主题： 公共错误码

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在协同授权配置页面编辑大屏权限。 选择授予的权限。 编辑授权：打开后可赋予成员编辑权限，支持创建、编辑、替换和删除大屏，同时支持基于大屏进行数据分析。 开启大屏的编辑权限，默认关联开启大屏的使用/查看权限。 导出授权：打开后可赋予成员使用权限。支持对大屏的分析，同时支持基于大屏进行数据分析。 查

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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