中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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如何处理配置风险？ 企业主机安全服务对主机执行配置检测后，您可以根据检测结果中的相关信息，修复主机中含有风险的配置项或忽略可信任的配置项。 修改有风险的配置项 查看检测规则对应的详情信息，您可以根据审计描述验证检测结果，根据修改建议处理主机中的异常信息。 建议您及时优先修复威胁等

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问题影响 可能影响ECC相关非易失数据的记录，导致本该隔离的GPU内存页面继续使用。 处理方法 如果用户业务暂未受损，则无需处理。 通知用户停止业务，执行虚拟机迁移，并根据故障信息收集章节收集故障信息后，联系技术支持处理。 父主题： 显卡故障诊断及处理方法

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如何处理配置风险？ 主机安全服务对主机执行配置检测后，您可以根据检测结果中的相关信息，修复主机中含有风险的配置项或忽略可信任的配置项。 修改有风险的配置项 查看检测规则对应的详情信息，您可以根据审计描述验证检测结果，根据修改建议处理主机中的异常信息。 建议您及时优先修复威胁等级为

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如何处理导出的防护事件数据乱码？ 如果您需要将防护事件导出到本地，可在“防护事件”页面，单击“导出”。如果导出的防护事件数据，用Excel工具打开时，有乱码情况，可参照本章节处理。 原因 导出的防护事件数据为 CS V格式，如果使用Excel工具打开该文件，可能会出现中文乱码的情况。

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Excel打开监控数据CSV文件乱码如何处理？ 用户使用 云监控服务 可以将监控数据导出为csv文件，而使用Excel工具打开该文件时，可能出现中文乱码的情况。这是因为云监控服务导出的csv文件使用了UTF-8编码格式，而Excel是以ANSI格式打开的，没有做编码识别。针对此问题有以下解决方案：

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迁移中源端有新增的数据如何处理？ 启动目的端后，若源端有新增的数据，单击此 服务器 所在行的操作列的“同步”，开始下一次复制（增量数据），当迁移状态为“持续同步”时，单击“启动目的端”，迁移实时状态为“已完成”时，说明新增数据已同步到目的端。 父主题： 迁移或同步失败

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保存并发布：保存并发布大屏之后，在大屏页面大屏具有查看功能。 在保存并发布的页面输入大屏的名称。 图11 保存并发布 步骤5：查看/预览大屏 当大屏创建完成之后，可以进行预览方便对大屏的效果进行修改，本节将为您介绍如何预览大屏。 在页面的右上侧，单击“预览”，即可完成预览大屏的功能。 图12

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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value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，则定义其为大Key。 Key的元素较多。一般定义集合

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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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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从输入点接受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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长度，需和训练时参数保持一致。 数据预处理后输出的训练数据如下： alpaca_text_document.bin alpaca_text_document.idx Alpaca数据处理具体操作 Alpaca数据处理具体操作步骤如下： 创建数据处理后的输出目录/home/ma-u

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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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。 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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SFT微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集，数据处理一次即可，训练时可以共用。 数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data.py存放在llm_train/As

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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数据处理说明 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

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创建数据处理任务 您可以创建一个数据处理任务，对已有的数据进行数据校验、数据清洗、数据选择或者数据增强操作。 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制

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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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