中软国际数据治理专业服务解决方案实践

后续节点为“变量赋值”、“分支判断”和“数据转换”时，使用“$.分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。

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后续节点为“变量赋值”、“分支判断”和“数据转换”时，使用“$.分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。

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配置并行处理算子 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 表1 并行处理算子 参数 说明 失败策略 当并行分支中存在失败情况时，配置API工作流的失败策略。 任一分支失败则终止：表示当并行分支中存在失败情况时，则此API工作流置为失败状态，不再继续执行。 分支失败

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数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。

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条件分支算子和表达式的配置方法，详见配置条件分支算子。 并行处理 非必选 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 并行处理算子的配置方法，详见配置并行处理算子。 输出处理 必选 输出处理算子负责对API工作流的执行结果进行错误码映射、结果集映射和格式转换，以确定最终返回的数据格式。 输出处理算子的配置方法，详见配置输出处理算子。

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共享资源： 采取共享资源的设计，通过协作减少争用延时从而改善整体性能；如多个进程可以从一个数据库的同一部分读取。 并行处理：当并行处理过程的增速能抵消通信开销和资源争用延迟时，执行并行处理。 分散负载原则：通过在不同时间或者不同位置处理冲突负载，从而分散负载：将资源划分为成一些相

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为BI和数据分析的高并发、大数据量计算提供按需扩展的能力。 自动化的并行处理机制。 内部处理自动化并行，无需人工分区或优化。 数据加载和访问方式与一般数据库相同。 数据分布在所有的并行节点上。 每个节点只处理其中一部分数据。 最优化的I/O处理。 所有的节点同时进行并行处理。 节点之间完全无共享，无I/O冲突。

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处理器 分支判断 并行处理 延时 EDI处理 变量赋值 排序 数据转换 数据拆分 数据筛选 脚本处理 日志采集 数据映射 循环处理 异常监控 终止 对称加解密 非对称加解密

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处理器 分支判断 并行处理 延时 EDI处理 变量赋值 变量修改 排序 数据转换 数据拆分 数据筛选 脚本处理 日志采集 数据映射 循环处理 异常监控 终止 对称加解密 非对称加解密

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同步API工作流至数据地图：在API工作流列表页面，单击对应工作流操作栏上方的“更多 > 同步至数据地图”，即可进入API工作流同步页面。 同步API工作流至数据地图能够将API工作流资产同步到数据地图组件进行查看。同步流程与API同步流程基本一致，可参考同步API到数据地图。 父主题：

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编排API 编排API简介 配置入口API算子 配置条件分支算子 配置并行处理算子 配置输出处理算子 API编排典型配置 父主题： 开发数据服务API

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需要几分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 ClickHouse集群管理功能

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来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进

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个项目组。一个账户中可以创建多个Project。 GaussDB (DWS) 的数据库概念 数据库 一个GaussDB(DWS) 集群实际上是一个支持联机分析处理方式的数据库平台，属于分析性的关系型数据库。 联机分析处理 联机分析处理（Online Analytical Proce

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配置扫描仪线程 扫描仪线程属性决定了每个分割的数据被划分的可并行处理的数据块的数量。如果数量过多，会产生很多小数据块，性能会受到影响。如果数量过少，并行性不佳，性能也会受到影响。因此，决定扫描仪线程数时，需要考虑一个分割内的平均数据大小，选择一个使数据块不会很小的值。经验法则是将单个块大小

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Processing)是云数据库GaussDB(for MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，

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在触发调用后立即得到返回，从而不因长耗时处理阻塞业务主逻辑的执行。 实时感知任务状态 无 并行处理 离线GPU任务需要处理大量数据，对GPU资源供给要求高，通过API调用并行运行加快处理速度。 数据源集成 离线GPU任务对数据源的需求多种多样，处理过程中需要与多种存储产品（例如 对象存储OBS ）和多

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实景三维生产服务是对倾斜摄影数据进行专业处理，生成各行业可使用的实景三维数据。 建模类型： 纹理模型实景三维：对多视角影像进行分布式并行处理，生成带纹理的三维Mesh模型数据。支持影像畸变较正，纹理贴图、纹理图匀光匀色，降低影像畸变对精度的影响以及数据采集光照差异造成的色彩不均匀的问题。

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配置扫描仪线程 扫描仪线程属性决定了每个分割的数据被划分的可并行处理的数据块的数量。如果数量过多，会产生很多小数据块，性能会受到影响。如果数量过少，并行性不佳，性能也会受到影响。因此，决定扫描仪线程数时，需要考虑一个分割内的平均数据大小，选择一个使数据块不会很小的值。经验法则是将单个块大小

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所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce函数

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S也达到上限。 磁盘I/O使用率，用于统计测量对象在测量周期内提交读取或写入操作的占比，不能代表磁盘的I/O性能数据，仅代表磁盘的繁忙程度。 由于云硬盘具有可以并行处理多个I/O请求的能力，因此当磁盘的I/O使用率达到100%时，也不表示达到了磁盘的瓶颈。例如：某个云硬盘处理单个I/O请求需要0

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