端边云车联网Serverless数据湖解决方案

数据处理 数据集 数据探索 数据采样 数据清洗 数据合并 数据转换 特征选择 时序数据处理 自定义 发布算法工程服务 父主题： JupyterLab开发平台

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数据处理 卫星影像生产服务有哪些功能 KooMap服务提供哪些公共管理功能 实景三维生产服务支持哪些建模类型和任务类型

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数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题： 数据处理

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数据处理 图片处理 Data+ 在线解压

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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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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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步骤7：停止GDS 待导入数据成功后，停止GDS。 操作步骤 以gds_user用户登录安装GDS的数据服务器。 请使用以下方式停止GDS。 执行如下命令，查询GDS进程号。其中GDS进程号为128954。 ps -ef|grep gds gds_user 128954

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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CSV、TEXT

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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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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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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。 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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创建GDS外表 操作步骤 根据规划导出数据中规划的路径确定外表参数location的值。 Remote模式 请通过URL方式设置参数“location”，用于指定导出的数据文件存放路径。 不需要指定文件名。 当有多个路径时，只有第一个路径有效。 示例： GDS数据服务器IP为192

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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从输入点接受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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alpaca_text_document.bin alpaca_text_document.idx Alpaca数据处理具体操作 Alpaca数据处理具体操作步骤如下： 创建数据处理后的输出目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/BaiChua

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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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