中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    etl大数据 更多内容
  • 使用数据工程构建科学计算大模型数据集

    使用数据工程构建科学计算模型数据集 科学计算模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算模型训练数据要求

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  • 交付方案设计

    ; 从数据调研导入:若已对源系统做了数据调研且要建模的业务对象与调研数据结构一致,则可从数据调研中选择相应的数据进行导入。例如,通过数据调研,本实践可获取到源端要进行迁移入湖的数据结构,且目标端 MRS Hudi(SDI层)与要同步的源端数据结构一致,因此本实践通过“从数据调研导入”的方式新建表。

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  • 大屏

    屏 新建屏 更新屏 获取屏组件列表 获取屏指定组件数据 批量发布屏 批量删除屏 批量下线

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  • 创建NLP大模型评测数据集

    创建NLP模型评测数据集 NLP模型支持人工评测与自动评测,在执行模型评测任务前,需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致,本章节仅做简单介绍,详细步骤请参见使用数据工程构建NLP模型数据集。 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程

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  • 概述与连接管理

    概述与连接管理 概述 数据开发包含脚本开发和作业调度,脚本开发主要是指SQL的ETL脚本,数据从贴源层到集市层的加工和流动,作业是对数据入湖、ETL脚本、数据质量等进行时间编排和按照计划周期性执行。 连接管理 登录管理中心 > 单击右侧数据连接 > 单击创建数据连接 > 选择对应的数据库类型 >

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  • 集成方式

    ISDP+集成方式包含数据集成、页面集成、服务集成和设备集成四类,通过ISDP+集成方式可以快速了解ISDP+提供的集成能力,以及如何集成。 数据集成 ISDP+提供API与ETL两种模式的数据集成:API面向实时数据集成需求,由报表中心提供预先设计好的API,从业务库提供数据ETL面向非实

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  • 数据交换平台管理端

    数据交换平台管理端 组件说明 交换管理端用于对交换节点的统一管控,包括数据源的新增修改、作业的批量生成、作业的启动停止、作业状态的监控、作业执行情况的监控等。 图1 组件说明 数据库还原 在 MySQL 实例上面创建数据库,数据库名称为 dxp; 从数据交换管理平台部署包中复制出

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  • 视频帮助

    事件网格 EG 创建自定义事件源到https链路 03:35 自定义事件源到https链路演示 事件网格 EG 大数据ETL自动化运维场景解决方案 06:23 大数据ETL自动化运维场景解决方案 事件网格 EG 介绍怎样实现跨账号事件发送 05:07 跨账号事件发送演示

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  • 方案概述

    方案优势 一体化数据建模能力 支持跨不同数据查询整合,与分布式ETL一体化。提供敏捷建模、智能计算,全面支撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算,满足亿级数据表的关联查询和计算,帮助企业处理大数据量分析场景。

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  • 大屏数据处理应用模板

    具体操作请参见如何控制接口访问权限。 数据处理应用模板服务集成示例: 如何使用资产 以在屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页,如图1所示,单击“项目”页签,单击“业务屏”。 图1 进入业务屏 如图

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  • 作业开发

    作业是指将SQL脚本或者数据集成、数据质量作业等进行编排并进行周期性的调度。 脚本作业配置 为了精细化管理和便于运维,ETL作业配置规则如下: 按逻辑数据实体创建调度作业画布。 业务指标用到的逻辑数据实体,将每个逻辑数据实体放在一个画布中,包括ODS层、DWI层、DWR层基础数据,然后按照ODS层作业

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  • 项目实施开发

    以及目标端的数据中台管理系统。 创建数据连接。 按照公司组织架构,根据对应的连接系统和数据库连接类型管理用户的数据连接,以便完成数据调研以及后续的数据实施。 图4 创建数据连接 在本实践中,需要将客户源端的MySQL数据迁移至云上MRS,如下图所示为本实践配置的数据连接,分别是源

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  • 数据治理实施专业服务

    数据治理实施专业服务 数据使能设计与实施流程如下图所示: 图1 流程图 上图中的各个流程,可以归类为数据使能专业服务的各个报价项,如下图所示: 图2 报价项 数据管理成熟度诊断:完成初步的业务、数据、系统调研,并基于DCMM数据管理成熟度标准的八维度给出数据管理成熟度诊断与评估,提供技术路线设计与规划。

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  • DML(Netezza)

    迁移后语法 1 2 3 4 5 SELECT t1.etl_date, substr(t1.attribute,1,1) attribute , t1.cust_no, t1.branch_code FROM ( SELECT etl_date,attribute,cust_no

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  • 大版本升级

    版本升级 使用须知 目前DDS不支持直接通过控制台进行版本升级。如您需要可以通过数据复制服务进行迁移。 例如:使用数据复制服务将DDS 3.4版本迁移到DDS 4.0版本,可以实现应用不停服的情况下,平滑完成数据库的迁移工作。 限制条件 通过数据复制服务进行迁移,需要提前准备好待迁移到的高版本数据库实例。

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  • 创建大屏

    查找项目 单击左侧“数据管理 > 数据集”,进入数据集管理页面,单击对应数据集操作列表下的“新建屏”进入创建屏页面。 步骤2:添加组件 进入屏后,需要为屏添加相关组件,配置组件的字段和样式。更多组件的操作参考屏组件章节。 屏组件作为数据屏的主要组成部分,数据屏提供多种类型

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  • 操作符函数

    value2 必须与值1相同 是 运算值2。 返回结果 如果值1于等于值2返回true,否则返回false。 函数示例 示例1:假如apple_price的值大于等于orange_price的值,则返回true。 测试数据 { "apple_price": 16, "orange_price":

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  • Presto

    有关Presto的详细信息,请参见:https://prestodb.github.io/或https://prestosql.io/。 Presto多实例 MRS支持为规格的集群默认安装Presto多实例,即一个Core/Task节点上安装多个Worker实例,分别为Worker1,Worker2,Worker3…

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  • 大对象类型

    对象类型 概述 BLOB是一个二进制对象,可以容纳可变数量的数据。这四个BLOB 类型是TINYBLOB,BLOB, MEDIUMBLOB和LONGBLOB。这些不同之处仅在于各自可以容纳的值的最大长度不同。DSC工具支持以下列出类型转换。 BLOB类型可以存储图片,列存储不支持BLOB。

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  • 大屏Demo

    屏Demo 描述 屏Demo,开箱即用的屏样例,需要配合应用资产中“数据处理应用模板”一起使用。 开放能力 屏Demo为模板资产,订购后下载到本地,通过导入的方式上传到“业务屏”下使用。 屏Demo提供了指挥看板页面,如图1所示。 图1 指挥看板页面 如何使用资产

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  • 可视大屏

    可视屏 单击主菜单的“可视化”,默认进入“运营屏”页面。 选择屏单击进入,根据屏所展示的状态与数据进行决策。 屏详细内容请参见运营屏。 父主题: 屏可视

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