中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    大数据的处理 更多内容
  • 通过Flink作业处理OBS数据

    Flink是一个批处理和流处理结合统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算数据处理引擎。它最大亮点是流处理,是业界最顶级开源流处理引擎。 Flink最适合应用场景是低时延数据处理(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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  • 业务数据不均衡处理建议

    些Leader副本切换或迁移,会导致个别Broker节点上数据更多,从而导致节点间数据不均衡。 实施步骤 业务数据不均衡处理措施: 优化业务中Topic设计,对于数据量特别Topic,可对业务数据做进一步细分,并分配到不同Topic上。 生产者生产消息时,尽量把

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  • 创建数据处理任务版本

    如果type是DATASET,source为数据集ID。 type 否 String 工作路径类型。可选值如下: OBS:OBS路径 DATASET:数据集 version_id 否 String 数据版本。 version_name 否 String 数据版本名称,名称仅包含数字、字母、中划线和下划线,长度是0-32位。

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  • 取消正在处理的查询

    取消正在处理查询 客户端应用可以使用本节描述函数,要求取消一个仍在被 服务器 处理命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题: libpq接口参考

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  • 取消正在处理的查询

    取消正在处理查询 客户端应用可以使用本节描述函数,要求取消一个仍在被服务器处理命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题: libpq接口参考

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  • 配置函数的并发处理

    冷启动。 减少总请求处理时长,节省费用:单实例单并发下,多个请求处理时长为每个请求处理时长相加。单实例多并发下,同一个实例对并发多个请求计费时间为,从第一个请求开始处理计时,到最后一个并发请求处理结束计一次时长费用。 单实例单并发与单实例多并发对比 当一个函数执行需

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  • 取消正在处理的查询

    取消正在处理查询 客户端应用可以使用本节描述函数,要求取消一个仍在被服务器处理命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题: libpq接口参考

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 取消正在处理的查询

    取消正在处理查询 客户端应用可以使用本节描述函数,要求取消一个仍在被服务器处理命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题: libpq接口参考

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  • 降低IO的处理方案

    触发因素:未合理使用分区表和分区剪枝功能,导致扫描效率低。 处理方式: 对按照时间特征存储和访问表设计成分区表。 分区键一般选离散度高、常用于查询过滤条件中时间类型字段。 分区间隔一般参考高频查询所使用间隔,需要注意是针对列存表,分区间隔过小(例如按小时)可能会导致小文件过多问题,一般建议最小间隔为按天。

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  • 降低内存的处理方案

    ss_memory关系,如前者明显小于后者,则说明占用内存语句已经跑完或者被杀掉,当前系统已经恢复,若已经大于或比较接近,则说明当前内存使用已经或即将超限,若此时dynamic_used_memory过大,说明动态申请内存过大,这类问题可能和正在运行SQL强相关,此时可参考如下步骤进行优化:

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  • 如何使用pandas库处理OBS桶中的数据?

    如何使用pandas库处理OBS桶中数据? 参考下载OBS文件到Notebook中指导,将OBS中数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题: 数据存储

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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    使用数据工程构建NLP模型数据集 NLP模型支持接入数据集类型 盘古NLP模型仅支持接入文本类数据集,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表1。 表1 构建NLP模型所需数据量

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  • 使用数据工程准备与处理数据集

    使用数据工程准备与处理数据数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 标注数据集 评估数据集 发布数据数据工程常见报错与解决方案

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  • 如何处理表中存在主键重复的数据

    如何处理表中存在主键重复数据 场景 DDM实例逻辑表中已存在主键数据类型边界值记录,如果插入数据超过主键数据类型范围,表中会出现主键重复数据处理方法 登录云服务管理控制台。 在RDS for MySQL“实例管理”页面,查找DDM实例对应RDS for MySQ L实例 ,单击目标RDS

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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  • 典型场景示例:搭建某商品销售数据的大屏

    步骤4:实现屏A和屏B相互跳转 单击屏编辑页面右上侧“保存并发布”,确保屏A和屏B都为发布状态。 单击屏A编辑页面右上侧“预览”,进入屏A预览状态,单击线状图横坐标跳转至大屏B,如图7所示。 图7 屏A跳转至大屏B 在屏A单选下拉中选择任意产品类型,本文以“co

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  • 大屏

    屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种屏资产,数据资产和模板资产。数据资产(应用资产下数据处理应用模板”)通过订购部署方式,部署到开发环境;模板资产(组件资产下屏模板(Demo)”)订购后下载到本地,通过导入方式上传到“业务屏”下使用,具体请参见订购资产。

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