中软国际数据治理专业服务解决方案实践

创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。

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SQL脚本将源数据表清洗之后导入DWI层的标准出行数据表。 将基础数据插入维度表中。 将DWI层的标准出行数据导入DWR层的事实表中。 数据汇总，通过Hive SQL将出租车行程订单事实表中的数据进行汇总统计并写入汇总表。 运维调度 数据管理 数据管理功能可以协助用户快速建立数据模型，为后续的脚本和作业开发

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kenizer的存放路径。 - handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 - seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序列作为输入，并返回序列的长度，需和训练时参数保持一致。 - workers：数据处理线程数。 --m

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kenizer的存放路径 -workers：设置数据处理使用执行卡数量 -append-eod：参数用于控制是否在每个输入序列的末尾添加一个特殊的标记。这个标记表示输入序列的结束，可以帮助模型更好地理解和处理长序列。 seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个

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介绍如何处理失败的任务信息。存在至少一个失败的任务。当执行备份任务失败时会产生一条“备份状态”为“错误”的备份，并且在“任务状态”的“备份任务”页签中产生一条信息，可通过单击信息后面的查看备份任务失败的原因。当执行复制任务失败时会在目标区域产生一条带有标识且“备份状态”为“错误”的备份。同时在源区域和目标区域“任务状态”的“复制任务”页签

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测数据集，且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。然后单击左上角的“关联历史作业”，在弹窗中选择训练数据的预处理作业后，单击“保存”。 图9 关联历史作业 系统提示关联成功，则说明这两个数据集的字段及属性一

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使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

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bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集，可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例： #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-user

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是一个用于设置序列长度的参数，表示模型处理的序列长度。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来优化模型的训练速度和效果。 数据预处理后输出的训练数据如下： alpaca_text_document.bin alpaca_text_document.idx 训练的时指定的数据路径为${pa

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如何处理导出的防护事件数据乱码？ 如果您需要将防护事件导出到本地，可在“防护事件”页面，单击“导出”。如果导出的防护事件数据，用Excel工具打开时，有乱码情况，可参照本章节处理。 原因 导出的防护事件数据为CSV格式，如果使用Excel工具打开该文件，可能会出现中文乱码的情况。

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RDS for MySQL元数据锁MDL的问题处理 MetaData Lock即元数据锁，MetaData Lock主要为了保证元数据的一致性，用于处理不同线程操作同一数据对象的同步与互斥问题。MySQL 5.5版本开始，引入了MDL锁，但是因为MDL锁，会导致表级别的锁，无论是

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修改项目中数据处理作业的参数接口 功能介绍 修改项目中数据处理作业的参数。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/data/process/job/{job_id}/config 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注

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Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。

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迁移中源端有新增的数据如何处理？ 启动目的端后，若源端有新增的数据，单击此 服务器 所在行的操作列的“同步”，开始下一次复制（增量数据），当迁移状态为“持续同步”时，单击“启动目的端”，迁移实时状态为“已完成”时，说明新增数据已同步到目的端。 父主题： 迁移或同步失败

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数据处理支持什么类型脚本？ 目前数据处理仅支持Python脚本。数据处理集成了华为公有云ModelArts服务的引擎，用来执行用户自编码的Python脚本。 父主题： 数据处理

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数据处理场景介绍 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带

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如果type是DATASET，source为数据集ID。 type 否 String 工作路径的类型。可选值如下： OBS：OBS路径 DATASET：数据集 version_id 否 String 数据集的版本。 version_name 否 String 数据集的版本名称，名称仅包含数字、字母、中划线和下划线，长度是0-32位。

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个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接

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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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生产者生产消息时，尽量把消息均衡发送到不同的分区上，确保分区间的数据均衡。 创建Topic时，使分区的Leader副本分散到各个Broker节点中，以保障整体的数据均衡。 Kafka提供了分区重平衡的功能，可以把分区的副本重新分配到不同的Broker节点上，解决节点间负载不均衡的问题。具体分区重平衡的操作请参考修改分区平衡。

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取消正在处理的查询 客户端应用可以使用本节描述的函数，要求取消一个仍在被服务器处理的命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题： libpq接口参考

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