时序数据处理 缺失时间填充 时序序列是在连续的等间隔时间点采集的序列，缺失时间填充即根据已知的时间信息，补充缺失的时间。缺失时间填充完成后，其值可通过“数据处理 > 数据清洗 > 空值填充”菜单，进行空值填充。 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

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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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并行查询（PQ） 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题： 常见内核功能

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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采用VPC、安全组、SSL连接和数据加密等严格控制安全访问。 已通过ISO 27001、CSA、可信云、等保三级等国内外15+安全认证，国内首家获得NIST CSF最高认证。 高兼容性： 完全兼容MySQL，应用无需改造即可轻松迁移上云。 高效备份 全量备份采用快照机制，秒级完成创建快照，具有更高的备份效率。

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采用VPC、安全组、SSL连接和数据加密等严格控制安全访问。 已通过ISO 27001、CSA、可信云、等保三级等国内外15+安全认证，国内首家获得NIST CSF最高认证。 高兼容性： 完全兼容MySQL，应用无需改造即可轻松迁移上云。 高效备份 全量备份采用快照机制，秒级完成创建快照，具有更高的备份效率。

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项目云资源规模如何计算？ 详看交付能力提升补丁发文附件1。 父主题： 项目报备

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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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固定宽度文件输入 原始数据包含NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 配置转换字段类型，与原始数据实际类型不同，全部数据成为脏数据。例如将字符串类型转换为数值类型。 配置字段分割长度，大于原字段值的长度，则数据分割失败，当前行成为脏数据

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包。无实体进程，作业运行过程不依赖FlinkResource。 FlinkServer：基于Web的作业管理二次开发平台，可直接在界面开发与管理FlinkSQL作业。具有运维管理界面化、作业开发SQL标准化等特点。 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分：

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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hint，该单条SQL也不会并行执行。 查看并行执行的状态 通过如下SQL，查看并行执行的当前状态，显示结果请见图1。 show status like "%PQ%" 图1 状态显示 通过EXPLAIN展示查询语句的并行执行计划，显示结果请见图2。 图2 并行执行计划结果展示 与传统的执行计划

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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

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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

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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

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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

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了维修 知识图谱 ，车联网平台，大数据分析应用，OTA舆论中心等。本次实践涉及资源及实施步骤主要针对数据应用服务之一，华为云与伙伴PATEO博泰联合打造的智能网联云平台为例进行介绍。 图2 部署架构图 Emqtt车云连接平台：平台支持接入T-BOX、ADAS、DSM、行车记录仪等各类型的车载设备，同时支持GB/T

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，提供专属的模型设计与训练服务，满足复杂场景需求，实现准确适配。 高性能计算支持：基于昇腾云的强大算力，通过算子优化、内存管理与梯度优化等技术，显著提升模型的训练效率和推理速度。 精度调优与性能优化：提供专业的精度调试与性能调优服务，确保模型在迁移后能够保持与原平台一致的精度，并优化推理性能。

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Flink应用开发简介 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。 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。 Flink整个系统包含三个部分：

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ctions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。 图11 RDD操作示例 RDD看起来与Scala集合类型没有太大差别，但数据和运行模型大相迥异。 val file = sc

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