non-schedule]。add-labels：添加计算节点标签。delete-labels：删除计算节点标签。stop：停止节点。reboot：重启节点。start：启动节点。schedulable：设置节点可被调度。non-schedule：设置节点不可被调度 命令示例 删除计算节点标签 health edit

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云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题： 堆体测量

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计算节点扩容 随着业务数据的增加，为了提高实例业务稳定性，您可对DDM实例节点进行扩容。 使用须知 计算节点扩容期间，服务不中断，不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点扩容操作。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最多支持32个节点。

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（可选）点位计算 点位计算特性为可选项，支持点位清洗和点位缩放功能。具体描述请参见点位计算。 使用点位计算特性，会造成一定的性能消耗，性能消耗在10%以内。 点位缩放 增加点位缩放配置，在基于IoT边缘实现OT数采章节的配置上，可以选择增强功能“高级配置 > 点位缩放”。 访问I

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计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

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评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重（Average）评分方案 C类均匀权重评分（Average）方案 父主题： 评测管理

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Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment

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科学计算大模型 气象/降水模型 海洋模型 父主题： API

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创建HetuEngine计算实例 本章节指导用户新创建HetuEngine计算实例。计算实例创建成功后，停止集群前需手动停止计算实例；重启集群后，要使用集群中的计算实例，需要手动启动计算实例。 单个租户可以创建多个计算实例，多个计算实例负载均衡，可以提高性能及容错能力（ MRS 3

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计算节点控制台系统的网络端口。 部署配置相关参数 部署方式 当前版本支持云租户部署和边缘节点部署。 云租户部署：数据上云的用户可以选择“云租户部署”，可信计算节点部署在华为云租户的虚拟私有云VPC中，可信计算节点组件部署在基于华为云CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。 当前仅支持直接创建

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批量计算 在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark

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计算节点控制台系统的网络端口。 部署配置相关参数 部署方式 当前版本支持云租户部署和边缘节点部署。 云租户部署：数据上云的用户可以选择“云租户部署”，可信计算节点部署在华为云租户的虚拟私有云VPC中，可信计算节点组件部署在基于华为云CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。 当前仅支持直接创建

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多方安全计算场景 场景描述 组合架构 可验证代码示例 父主题： 使用场景

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用的批量数据迁移服务。 CDM 围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效地提高您数据迁移和集成的效率。 数据湖探索 DLI ：数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache

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什么是LakeFormation 湖仓构建（DataArts Lake Formation，简称LakeFormation）是企业级数据湖一站式构建服务，在存算分离架构基础上提供数据湖元数据统一管理的可视化界面及API，兼容Hive元数据模型以及Ranger权限模型，支持对接Ma

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数据湖建设和持续运营 场景描述 数据湖建设和持续运营，是指数据湖的初始化建设及后续日常的海量元数据及权限管理，因此用户需要便捷高效的建设和管理方式。 传统方式的弊端 仅支持通过计算引擎（Hive、Spark等）执行SQL实现元数据的定义、修改、查询，对用户有一定的技能要求，缺少提升易用性的可视化界面。

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表字段支持大数据MRS Hive/Spark，云 数据仓库 DWS，数据湖探索DLI等数据湖，计算引擎队列包含大数据MRS YARN计算队列和数据湖探索计算队列。 全链路数据安全： DataArts Studio 数据治理全链路包含数据集成、数据管理（架构设计、指标设计、数据质量管理）、

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强整体安全防护能力，让数据可用不可得和安全合规。 数据湖治理平台建设完成后，可以实现以下功能： 数据集成：多种方式异构数据源高效接入 数据集成提供30+同构/异构数据源之间数据集成的功能，帮助您实现数据自由流动。支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。

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IT数采集成实施 套 OT数采集成实施 套 数据使能方案设计 数据湖治理方案设计-基础包 套 数据湖治理方案设计-增量包 套 ITOT融合方案设计 套 数智融合方案设计 套 数据使能方案实施 数据湖治理方案实施-基础包 套 数据湖治理方案实施-增量包 套 ITOT融合方案实施 套 数智融合方案实施

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图4 云原生数据湖全景 基于MRS，建设企业级云原生数据湖，云原生数据湖主要包括数据湖，数据集市： 数据湖：企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者，为数据湖。一份数据支持多种分析，是数据湖最大的特点。数据湖又分为三个阶段：

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计算与缓存服务安装 计算与缓存服务安装全部使用普通用户，执行：su - dpe 配置相互解析 :vi /etc/hosts ip 主机名 配置免密登录 :ssh-keygen ssh-copyid 主机名 所有节点都需要执行 上传dpe-open-space-cache-svcs-x

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