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。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 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。

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分布式训练 分布式训练功能介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 分布式调测适配及代码示例 分布式训练完整代码示例 基于训练作业启动PyTorch DDP训练示例 基于训练作业启动PyTorch

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是 String 数据处理任务名称。 template 否 TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object 数据处理任务的工作目录。 workspace_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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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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长度，性能差别较大。 基于大宽表进行数据分析，不建议使用大表join大表的操作，对分布式join查询转化成本地表的join查询操作，提升性能 ClickHouse分布式join的性能较差，建议在模型侧将数据聚合成大宽表再导入ClickHouse。分布式join的查询转成本地表的j

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DLV ：数据可视化服务（Data Lake Visualization）是一站式数据可视化平台，适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的2D、3D可视化组件，采用拖拽式自由布局，旨在帮助您快速定制和应用属于您自己的数据大屏。 函数工作流 FunctionGraph：函数工作流（Fun

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分布式事务 技术背景 在分布式share nothing架构下，表的数据分布在不同的节点上。客户端的一条或多条语句可能会同时修改多个节点上的数据，这种情况下，会产生分布式事务。分布式事务需要关注： 在各个节点上事务的原子性，分布式事务在所有节点上要么全部成功要么全部失败。 事务的

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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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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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大屏Demo 描述 大屏Demo，开箱即用的大屏样例，需要配合应用资产中“大屏数据处理应用模板”一起使用。 开放能力 大屏Demo为模板资产，订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用。 大屏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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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、大屏设计器。 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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查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items

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数据查询请求处理过程 图1 GaussDB 服务响应流程 父主题： 数据库系统概述

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数据查询请求处理过程 图1 GaussDB服务响应流程 父主题： 数据库系统概述

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数据查询请求处理过程 图1 GaussDB服务响应流程 父主题： 概述

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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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数据上报失败如何处理？ 若设备是使用接口注册的，请确认设备是否因为没在指定的timeout时间内上线而被物联网平台自动删除了。如果设备已被删除，请重新注册设备再尝试上报数据。 请检查使用接口注册设备时，填写的产品信息是否和产品模型一致。 请检查上报的数据名称是否和产品模型定义的服务属性一致。

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管理和查看数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在数据处理列表中，单击数据处理任务名称，进入数据处理任务的版本管理页面。您可以在该页面进行数据处理任务的“修改”与“删除”。 当已有的数据处理任务不再使用时，您可以删除数据处理任务。

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无法正常上报数据怎么办？进行排查。 确定以上都不存在问题时，请检查设备和物联网平台之间的网络链路是否畅通，设备是否正常运行。 如果确认设备上报数据成功，但在设备管理服务的历史数据中无法查看到设备上报的数据，请请确保创建应用时已打开“存储历史数据”开关。 父主题： 数据上报（联通用户专用）

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数据查询请求处理过程 图1 GaussDB服务响应流程 父主题： 数据库系统概述

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