大数据和数据分析_IoTDA结合DLI+DWS+Astro实现大数据分析-华为云

IoTDA结合DLI+DWS+Astro实现大数据分析

务。已开通数据湖探索服务。未开通则访问数据湖探索服务，单击“立即购买”后开通该服务。已开通云数据仓库 GaussDB (DWS)服务。未开通则访问云数据仓库GaussDB(DWS)服务，单击“购买”后开通该服务。已开通Astro大屏服务，未开通则访问Astro大屏应用，单击“立即使用”后开通该服务。

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离线分析Redis备份数据

离线分析Redis备份数据 D CS 支持通过控制台的“离线全量Key分析”功能，分析实例指定节点备份文件中的TOP100大Key、每种数据类型前缀数量TOP50的Key、每种数据类型Key的内存占用和数量的分布情况。约束与限制该特性目前为白名单特性，默认未开启，如需使用该特性，请先联系客服添加该特性白名单。

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管理大屏

管理大屏本文介绍如何编辑、收藏、删除数据大屏。前提条件已创建项目，请参见创建项目。已接入数据源，请参见新建数据源。已创建数据集，请参见创建数据集。已创建大屏，请参见创建大屏。编辑大屏登录DataArts Insight管理控制台。单击管理控制台左上角的，选择区域。

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产品功能

精确的决策。数据大屏数据大屏是数据可视化的重要展示形式和载体，能够展示企业的关键业务指标，如销售额、库存情况等。数据大屏通过动态图表、实时数字和交互式界面，使得复杂的数据信息变得易于理解和分析，广泛应用于展览中心、控制中心等重要场所，有效满足企业对于高可视化数据展示场景的需求。

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数字藏品和数字资产是什么关系？

数字藏品和数字资产是什么关系？数字藏品属于数字资产的一种具体应用表现。父主题：咨询类问题

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获取大屏指定组件数据

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。获取方法请参见获取项目ID。

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大容量数据库背景介绍

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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服务内容和服务场景

对业务场景数据量、数据源调研，评估项目数据特征维度系数，适用于AI算法模型的数据特征维度21~50的场景，提供客户管理和数据情况调研服务，完成项目规格设计，根据数据模板完成数据分析与整理。工业生产优化规划与方案设计服务-企业版对业务场景数据量、数据源调研，评估项目数据特征维度系

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大容量数据库背景介绍

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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基本概念

人员更大的灵活性，以便对数据进行深入的加工处理。数据大屏数据大屏是数据可视化的重要展示形式和载体，能够展示企业的关键业务指标，如销售额、库存情况等。数据大屏通过动态图表、实时数字和交互式界面，使得复杂的数据信息变得易于理解和分析，广泛应用于展览中心、控制中心等重要场所，有效满足企业对于高可视化数据展示场景的需求。

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DIS主要应用于哪些场景？

DIS对于从数据生产者快速移出数据，然后进行持续处理非常有用。以下是使用DIS的典型场景：加速日志和数据传送获取：您无需等待批量处理数据，而是让数据生产者在生成数据后立即输入DIS数据通道，防止因数据生产者出现故障导致的数据损失。例如，系统和应用程序日志可以持续添加到数据通道并可在数秒内进行处理。

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欠费

根据“客户等级”定义不同的保留期时长进入保留期，一旦进入保留期，用户将不能正常使用IoT数据分析服务，但其数据还会保留。保留期满仍未缴清欠款的，将会清除其账号下IoT数据分析服务的相关资源和数据。包年包月：如果用户购买的套餐包中的资源消耗完毕，则会自动转成按需计费模式。如果产生

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方案概述

识，提升问答准确率15%，大模型推理效率提升30%；儿童和学生专属的教育AI大模型，且AI大模型C-Eval综合排名前三、Chat类第一。满足个性化教学：通过跨学科和智能化教学辅助，满足学生的个性化需求，激发学习兴趣和创造力；利用AI分析学生学习数据和心理状态，为教师提供科学依

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使用数据工程构建NLP大模型数据集

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

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使用数据工程构建CV大模型数据集

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

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大容量数据库背景介绍

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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大容量数据库背景介绍

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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CloudTable数据进行删除，导致索引表和数据表不对应查询异常处理办法？

CloudTable数据进行删除，导致索引表和数据表不对应查询异常处理办法？问题现象查询CloudTable表内的数据，出现count值和list数据条数不一致的情况，频繁出现数据丢失的问题，项目运行中，还有许多链接超时的情况。分析原因删除数据后，导致索引表和数据表不对应，导致异常。

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方案概述

大。数据时效性差，无法满足实时业务场景需求：传统车联网数据架构，数据分析链路长，资源消耗大，数据时效一般只有分钟级或小时级。通过该方案实现的业务效果：提供车联网行业成熟的数据应用实践，包括研发、售后、销售营销等多个场景，客户可以基于需求选购，另外，提供规划、设计、实施的服务能力，和客户共建场景化应用；

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使用数据工程构建预测大模型数据集

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

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方案概述

该解决方案会部署如下资源：数据迁移服务 CDM ：高效、易用的批量/增量数据迁移和同步服务，提供了40+数据源到数据湖仓的集成能力；数据治理中心 DataArts Studio ：提供数据标准和数据模型的规范设计，以及数据分析流程的在线开发、任务编排调度等的一站式数据治理能力；数据湖探索服务

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