数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    量化数据分析 更多内容
  • CarbonData数据分析

    CarbonData数据分析 新建CarbonData Table 删除CarbonData Table 修改CarbonData Table 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题: 使用CarbonData( MRS

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  • 大数据分析

    出现故障(被回收)时,可自行替换并继续运行,无需任何人工干预。 实时数据分析 场景概述 实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析,主要包含数据采集,加工,清洗,分析等环节。实时数据分析应用十分广泛,在车联网、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。 客户瓶颈

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  • Doris数据分析

    Doris数据分析 导出Doris数据至HDFS 导出Doris查询结果集 父主题: 使用Doris

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  • IoT数据分析

    IoT数据分析 IoT数据分析基于物联网资产模型,整合物联网数据集成,清洗,存储,分析,可视化,为开发者提供一站式服务,降低开发门槛,缩短开发周期,快速实现物联网数据价值变现。它包含“获取资产详情”、“删除资产模型”、“获取资产模型详情”、“发布资产”、“获取资产列表”、“删除资

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  • CarbonData数据分析

    CarbonData数据分析 新建CarbonData表 删除CarbonData表 修改CarbonData表 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题: 使用CarbonData

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  • 模拟数据分析

    模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 某公司供应链需求分析 零售业百货公司经营状况分析

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复,默认hive

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  • Delete轻量化删除表数据

    Delete轻量化删除表数据 本章节主要介绍轻量化delete删除表数据的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 DELETE FROM [db.]table [ON CLUSTER cluster] WHERE expr 使用示例 建表:

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复,默认hive

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  • 查询数据分析结果

    查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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  • 提交数据分析请求

    提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页,提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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  • 查询数据分析结果

    查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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  • 数据分析与预览

    数据分析与预览 用户的原始数据的质量一般无法满足训练的要求,如存在不合法的数据、重复数据等。为了帮助用户提高数据的质量,ModelArts提供了多种能力: 数据处理:提供数据增强、数据清洗、数据校验等能力。 自动分组:通过聚类对数据进行预分类,用户可以根据预分类结果进行标注,有助于均衡不同类别的数据标注数量。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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  • 查询数据分析状态

    查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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  • 查询数据分析状态

    查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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  • 提交数据分析请求

    提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页,提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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  • 使用AWQ量化工具转换权重

    使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化量化方法为per-group。 Step1 模型量化

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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