中软国际数据治理专业服务解决方案实践

ETL Job 功能 通过ETL Job节点可以从指定数据源中抽取数据，经过数据准备对数据预处理后，导入到目标数据源。 目标端是DWS的ETL Job节点，不支持使用委托进行调度，建议采用兼容性更佳的公共IAM账号方式进行调度，详见配置调度身份。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置ETL

查看更多 →

ETL映射设计 ETL映射设计用于将数据从源系统抽取出来，经过清洗、转换、加载等一系列操作后，将数据加载到目标系统的过程。解决方案工作台支持SDI、DWI和DWR层物理表、支持多种数据库、支持生成脚本等。 新建ETL映射 图1 新建ETL映射 参数 说明 映射名称 自定义 数据库数据类型

查看更多 →

ETL Mapping ETL Mapping用到了数据治理中心 DataArts Studio ，它是针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台。解决方案工作台集成DataArts Studio，支持将方案设计中“ETL映射设计”部分形成的ETL脚本同步到DataArts

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

实例管理、补数据监控及配置环境变量 实例管理 作业手动调度或者周期性启动调度都会创建一个新的实例，在实例管理中可以查看每次运行的作业实例，可以查看日志，节点运行时间。 补数据监控 周期性的调度如果有执行失败，可以针对作业创建补数据任务，制定日期范围和作业的指定节点。 配置环境变量

查看更多 →

图18 质量监控报告4 数据质量概览大屏 数据质量概览大屏支持及时获悉不同统计周期内的错误告警数据量及环比、告警数量变换趋势及数据质量评分变化趋势、质量综合评分及不同质量指标的综合评分、按告警数量及指令分数对监控任务的排行等信息，从而整体地把握企业的数据质量现状及评估质量治理的重点。

查看更多 →

置的拖拽连线和数据处理，最后拖拽输出数据集，并进行连线。左上角编辑名称后右上角单击保存就完成了数据处理。 图18 选择数据表 图19 输出数据集 ETL运行更新时间 数据中心智能ETL中选择要设置更新的ETL并点开，选择ETL更新，有三种选择：手动、定时、勾选的数据集更新后。选择

查看更多 →

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

查看更多 →

是将数据转化为目标系统所需的结构和格式，并进行必要的数据处理和修正。 加载（Load）：在这个阶段，经过转换后的数据被加载到目标系统中，通常是一个数据仓库或数据湖。加载的过程需要考虑数据的完整性、一致性和可用性。这可能涉及到数据验证、数据校验、数据分区等操作，以确保数据的质量和可靠性。

查看更多 →

获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

32K版本：32768 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

查看更多 →

使用数据工程构建CV大模型数据集 CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集，，不同模型所需数据见表1，数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景

查看更多 →

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 数据集内容 文件格式 预测大模型 时序预测模型 时序数据

查看更多 →