端边云车联网Serverless数据湖解决方案

gds_check 背景信息 gds_check用于对GDS部署环境进行检查，包括操作系统参数、网络环境、磁盘占用情况等，也支持对可修复系统参数的修复校正，有助于在部署运行GDS时提前发现潜在问题，提高执行成功率。 注意事项 执行脚本前需设置环境变量，可参考《开发指南》中“导入数

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gds_ctl 背景信息 gds_ctl是一个批量控制GDS启停的脚本工具，一次执行可以在多个节点上启动/停止相同端口的GDS服务进程，并在启动时为每一个进程设置看护程序，用于看护GDS进程。 注意事项 执行脚本前需切换到GDS用户，必须在普通用户下执行脚本gds_ctl。 脚本需要在python

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数据处理介绍 DWR如何实现数据处理 DWR提供的近数据处理能力，可以对OBS内存储的数据，按照用户编排的工作流进行自动化处理（如解析、转码、截图等）。 DWR基于 函数工作流 FunctionGraph的函数能力，将复杂的业务处理逻辑编排为工作流，通过事件触发器或API驱动，自动化

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创建GDS外表 外表中配置了数据源格式信息、GDS服务的访问信息，从而 GaussDB (DWS)最终可以通过外表将数据 服务器 上的数据引流进数据库实表中。 操作步骤 收集数据源格式信息、GDS服务的访问信息。 需要收集的主要数据源格式信息如下： format：GDS外表导入支持 CS V

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gdsgrp gds_user 修改数据服务器上数据文件目录“/output_data”的属主为gds_user。 1 chown -R gds_user:gdsgrp /output_data 以gds_user用户登录数据服务器上分别启动GDS。 其中GDS安装路径为“/

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服务”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包，则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费，因此该用户的数据处理费用为： 数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB = 128元

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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。

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1 2 3 chown -R gds_user:gdsgrp /opt/ chown -R gds_user:gdsgrp /data1 chown -R gds_user:gdsgrp /data2 切换到gds_user用户。 1 su - gds_user 执行环境依赖脚本（仅8

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数据。 示例： GDS数据服务器IP为192.168.0.90，假定启动GDS时设置的监听端口为5000，设置的导出后文件存放目录为“/output_data/”。 根据以上情况，在创建外表时，指定参数“location”为“gsfs://192.168.0.90:5000/”。

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status 查询通过gds.conf启动的gds实例的运行状态。 示例 启动gds。 python3 gds_ctl.py start 停止由配置文件启动的gds。 python3 gds_ctl.py stop 停止所有当前用户有权限关闭的gds。 python3 gds_ctl.py

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时序数据处理 缺失时间填充 时序序列是在连续的等间隔时间点采集的序列，缺失时间填充即根据已知的时间信息，补充缺失的时间。缺失时间填充完成后，其值可通过“数据处理 > 数据清洗 > 空值填充”菜单，进行空值填充。 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

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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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GDS导入/导出类问题 GDS导入/导出容易遇到字符集的问题，特别是不同类型的数据库或者不同编码类型的数据库进行迁移的过程中，往往会导致数据入不了库，严重阻塞数据迁移场景相关业务。 区域支持 区域支持指的是应用遵守文化偏好的问题，包括字母表、排序、数字格式等。区域是在使用init

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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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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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表。 GDS并发导入 数据量大，数据存储在多个服务器上时，在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后，各服务器上的数据可以并行入库。如图2所示。 图2 多数据服务器并行导入 GDS进程数目不能超过DN数目。如果超过，会出现一个DN连接多个GDS进程的情形，可能会导致部分GDS异常运行。

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关于GDS并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。 当前版本的GDS支持从数据库导出到管道文件，该功能使GDS的导出更加灵活多变。 当GDS用户的本地磁盘空间不足时： 通过管道文件将从GDS导出的数据进行压缩减少磁盘空间。 通

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创建数据处理任务版本 功能介绍 创建数据处理任务版本。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/processor

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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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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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