点位清洗，在边侧提供对设备上报的点位进行数据去重、数据波动抑制的功能，适用于降低冗余数据、上云带宽的OT数采场景。 点位清洗规则是针对模块的每个点位，为可选项，使用前需要配置“静默时间窗”和“偏差”这两个参数。具体操作步骤请参见点位清洗。 概述 数据上报：当满足上报条件，数据才会上报。 上报条件有两种：

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速过滤数据，减少数据的读取，大大提升查询性能。 【建议】明确数据查询的范围。 增加条件过滤和查询数据周期过滤，缩小数据查询范围。例如查询指定分区，通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量，提升查询性能。例如：700个分区的千列大表，需要查询一个分区中有7000万数据，其他6

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关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以

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技术、观点、课程专题呈现 云计算小课 轻松学习E CS 的选购和基础配置的技巧 云图说 以图形化的方式讲解华为云各个服务 磁盘论坛 行业资讯、干货分享等内容，通通收入囊中 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这

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假设，待导入的表单中包含5条数据，成功执行导入操作后，调用次数算6次，即5条数据加一次导入动作。 图2 数据导入 表单导出，导出任务算一次、数据下载算一次 图3 导出数据 图4 数据下载 表单调用次数（运行态） 表单提交，算一次 图5 表单提交 数据管理页编辑操作，算一次 图6 编辑 数据管理页新增操作，算一次

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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

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环境、小型数据库应用。 推荐使用通用型 弹性云服务器 ，主要提供均衡的计算、内存和网络资源，适用于业务负载压力适中的应用场景，满足企业或个人普通业务搬迁上云需求。 更多信息，请参见通用计算型和通用计算增强型。 企业电商 对内存要求高、数据量大并且数据访问量大、要求快速的数据交换和处理

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分布式事务 操作背景 分布式事务指事务的参与者、支持事务的 服务器 、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失

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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

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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。

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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

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优化，数据上云为跨园区集中和统一运营管理打下基础； 基于设施管理和节能管理，打造综合能源管理解决方案核心能力，实现高效的多能调度、有序用能和增值运营。 部署架构图 图2 部署架构图 采用厚平台+敏捷应用的原则，整体方案基于华为云IOT物联网平台+设备云apass服务+大数据服务+

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游戏等场景。 同关系型数据库一样，非关系型数据的选择同样主要基于兼容性与场景评估两个原则： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。

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通用型SSD | 40GB 数据盘: 通用型SSD | 300GB 1 ￥807.16 云搜索服务 规格: X86计算 | 计算密集型 | ess.spec-4u8g | 4核 | 8GB 节点存储: 超高I/O | 40GB 1 ￥654.74 盘古大模型 使用已有服务 1 N Anti-DDoS流量清洗

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AI套件（Ascend NPU） CCE AI套件（NVIDIA GPU） 开启对分布式云支持 创建 CCE Turbo 集群时，可在创建集群过程中，开启对分布式云(cloudpond)支持。 开启分布式云支持后，在集群中创建的边缘节点，默认会添加以下污点和K8s标签： 污点：distribution

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分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：

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Topic列表信息。 发送数据 发送数据。 输入参数 用户配置发送数据执行动作，相关参数说明如表6所示。 表6 发送数据输入参数说明 参数 必须 说明 扩展配置 否 输入键名称和键值，键值模式。 Topic 是 为Kafka服务器中的Topic名称。 数据列表 是 选择数组类型的节点输出，可切换为数组模式。

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大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大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大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大模型所需数据量

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不支持 入云 Dynamo->GeminiDB Dynamo 不支持 不支持 出云 MySQL->MySQL 支持 仅支持单AZ任务升级 出云 MySQL->kafka 支持 仅支持单AZ任务升级 出云 MySQL-> CSS /ES 支持 仅支持单AZ任务升级 出云 MySQL->Oracle

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MRS 支持为大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… ，多个Worker实例共同与Coordinator交互执行计算任务，相比较单实例，能够大大提高节点资源的利用率和计算效率。

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