数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据

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造成更大的影响，系统会对受影响的E CS 实例生成 云服务器 事件并进行上报，例如实例重部署、系统维护等。 您可以在弹性云 服务器 ECS控制台管理云服务器事件，详情请参考弹性云服务器事件概述。 使用场景 云服务器事件处理过程中可能出现云服务器不可用等现象，影响对应Node节点和Pod的正常

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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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选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击已创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。该页面描述了字段的属性，如字段名称和分布类型。另外可以通过列表下方的“描述性统计”按键来统计字段的统计量，包括缺失值数量、最大值、最小值及数据分布图。还可以通过为字段添加预处理方法。 图3

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处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题： 数据准备与处理

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数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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步骤2：数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据，分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在 DataArts Studio 控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。

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avg_rating desc limit 10 图2 脚本（top_rating_movie） 关键参数说明： 数据连接：步骤4中创建的DWS数据连接。 数据库：步骤6中创建的数据库。 脚本调试无误后，单击“保存并提交版本”提交该脚本，脚本名称为“top_rating_movie”。在后续开发并调度作业引用该脚本。

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使用函数处理DIS数据 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 处理数据

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算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入

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以避免冲突。 单击图标，运行“时序数据排序”代码框内容。 时间迁移 时间迁移即转换时序数据的时间，如将时间整体向前推移或整体向后推移等。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理 > 时间迁移”，界面新增“时间迁移”内容。 对应参数说明，如表3所示。

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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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测试通过后，单击“保存”按钮，在弹出框中输入脚本名称如：demo_taxi_dim_data，选择保存的脚本路径并单击“提交”按钮提交版本。 图3 保存脚本 图4 提交脚本版本 重复4~6的步骤，完成如下脚本的创建。 脚本名称：demo_etl_sdi_dwi，该脚本用于将SDI贴源层的原始数据写入到DWI层的标准出行数据表中。脚本内容如下：

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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： 可以通过把一些暂时不使用的进程关掉后再尝试。 或者可以尝试重启云服务器。 如果重装系统，请先备份重要数据。 如果服务器有重要数据不能重装，可以通过挂载磁盘方式拷贝数据，需要先备份，再卸载磁盘，然后挂载盘拷贝数据。 如果需要分析蓝屏原因，需要确认是否有配置内存转储文件(crash

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基于NCAD几何处理引擎处理几何数据应用 方案概述 资源和成本规划 实施步骤 附录 文档修订历史

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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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数据库结果处理函数 PQgetvalue PQfname PQnfields PQntuples PQresultStatus 父主题： libpq接口参考

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节点上的数据更多，从而导致节点间的数据不均衡。 实施步骤 业务数据不均衡的处理措施： 优化业务中Topic的设计，对于数据量特别大的Topic，可对业务数据做进一步的细分，并分配到不同的Topic上。 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

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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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