中软国际数据治理专业服务解决方案实践

数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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步骤2：数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据，分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在 DataArts Studio 控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。

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avg_rating desc limit 10 图2 脚本（top_rating_movie） 关键参数说明： 数据连接：步骤4中创建的DWS数据连接。 数据库：步骤6中创建的数据库。 脚本调试无误后，单击“保存并提交版本”提交该脚本，脚本名称为“top_rating_movie”。在后续开发并调度作业引用该脚本。

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使用函数处理DIS数据 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 处理数据

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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 CS V文件输入

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开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括

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使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

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。 时序数据排序 时序数据排序即根据给定的参数对时间序列进行排序。 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 > 时序数据排序”，界面新增“时序数据排序”内容。 对应参数说明，如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 时间列 时序数据时间列，

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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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选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击“创建”，可输入作业名称、描述及数据集，单击保存。若当前选不到目标数据集，可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理，以确保当数据处理达到目标需求。

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步骤6：数据开发处理 DataArts Studio数据开发模块可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 使用DataArts Studio数据开发，用户可进行数据管理、数据集成、脚本开

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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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没有连通性验证成功的主机和环境，怎样处理？ 问题现象 运行流水线或者单独运行挂载的应用时，运行失败并提示“没有连通性验证成功的主机和环境”。 原因分析 该应用所配置的主机已经从主机列表中被删除或者连通性验证失败时，会报此通知。 处理方法 进入部署服务，单击目标应用名称，切换标签到

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Windows主机部署过程中，偶现连接超时，怎样处理？ 问题现象 Windows主机部署过程中，偶现”Connection to ***.***.***.** timed out“。 原因分析 可能导致Windows主机偶现连接超时的原因： TCP连接时，端口被占用，未及时释放。 处理方法 win+R打开

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基于NCAD几何处理引擎处理几何数据应用 方案概述 资源和成本规划 实施步骤 附录 文档修订历史

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数据处理支持什么类型脚本？ 目前数据处理仅支持Python脚本。数据处理集成了华为公有云ModelArts服务的引擎，用来执行用户自编码的Python脚本。 父主题： 数据处理

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来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种： 数据校验：通常数据采集后需要进行校验，保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性的基本判断和验证的过程。通常，用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题，无法被进一步处理。以图像识别为例，用户经常会从网上找一

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数据库结果处理函数 PQgetvalue PQnfields PQntuples PQfname PQresultStatus PQGetBatchErrorCount PQGetBatchErrorOffset PQGetBatchErrorCode PQGetBatchErrorMessage

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个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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节点上的数据更多，从而导致节点间的数据不均衡。 实施步骤 业务数据不均衡的处理措施： 优化业务中Topic的设计，对于数据量特别大的Topic，可对业务数据做进一步的细分，并分配到不同的Topic上。 生产者生产消息时，尽量把消息均衡发送到不同的分区上，确保分区间的数据均衡。 创

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