大数据迁移后数据校验 MaxCompute迁移至 DLI 数据校验 MRS ClickHouse迁移至MRS ClickHouse数据校验 阿里云EMR ClickHouse迁移至MRS ClickHouse数据校验 阿里云 ClickHouse迁移至MRS ClickHouse数据校验

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大数据优化与提升服务 结合华为自身理论经验，帮助企业规划构建大数据体系和治理平台。 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升

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支持的大数据组件简介 在华为云大数据存算分离方案中，OBS除了可以与大数据平台对接外，还可以直接与开源的大数据组件对接。 当前支持的大数据组件如下： Hadoop Hive Spark Flume DataX Druid Flink logstash 父主题： 对接大数据组件

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数据加工并业务化的功能，提供智能数据规划、自定义主题数据模型、统一数据标准、可视化数据建模、标注数据标签等功能，有利于改善数据质量，有效支撑经营决策。 数据开发 大数据开发环境，降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。支持数据建模、数据集成、脚本开发、工作流编排

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添加大数据资产 如果您的资产是自建大数据类型，请参照此章节将大数据实例添加到DSC服务。 如果您的资产为DLI数据库，请参照添加DLI数据库进行添加。 前提条件 已完成数据库资产委托授权，参考云资产委托授权/停止授权进行操作。 已获取自建ES、HBase以及Hive数据源的版本、

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维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 数据集市 又称为DM（Data Mart），DM面向展现层，数据有多级汇总，由一个特定的分析对象及其相关的统计指标组成的，向用户提供了以统计粒度为主题的所有统计数据。

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使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：

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概述 欢迎使用IoT数据分析服务，本服务提供丰富的数据分析能力，包括实时分析，时序分析，数字资产分析，您可以使用本文档提供的API对IoT数据分析服务进行相关操作，如创建资产模型、查看模型、查询资产属性等。支持的全部操作请参见 API概览。 父主题： 使用前必读

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难以优化企业的生产策略和决策 因为收集到的数据格式不一，给数据分析带来了难度，所以企业难以根据数据对已有的生产策略进行优化，也很难决定是否启用新的生产策略。 ROMA Connect的数据采集、集成以及借助企业级大数据分析解决方案，助力制造业向物联网集成转型，最终达成“智”造愿景。

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转换逻辑模型为物理模型 功能介绍 转换逻辑模型为物理模型，转换成功则显示转换后的目标模型信息。 异常：目标模型信息的“id”等属性为null时，则需要调用《获取操作结果》接口查看具体报错信息：GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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发布模型 逻辑实体创建完成后，必须创建对应的物理实体，才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层，选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题： 用户指南

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是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab特征工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： 模型训练

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