中软国际数据治理专业服务解决方案实践

的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量训练节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。 增量训练特别适用于以下情况： 数据流更新：在实际应用中，数据可能会持

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32768 数据类型 对应控制文件中的column_type [external]，在加载数据时，根据不同的数据类型对数据进行处理。gs_loader中可以将数据类型分为普通数据类型和特殊数据类型。 普通数据类型 CHAR [(length)]： 按照字段分隔符读取数据，并转换使用

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Turbo的AI云存储解决方案，如下图所示。 SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动，您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问，并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的存储解决方案

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停机时间较长，从一开始导出就需要停机。 业务中断时间为：数据导出时间+导出文件传输时间+数据导入时间 应用 服务器 与数据库服务器在华为云重新部署，Oracle数据库使用OGG进行迁移 华为云上系统部署成功后，使用OGG配置源端到目的端的数据同步 源端业务停止后，云上数据库完成接管操作。 云上数据库接管业务成功后即可完成业务切换。

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命令中的斜体部分请根据实际填写，如果数据分片存放至多个数据盘目录，需要启动对应目录数量的GDS。 如果TPC-H和TPC-DS数据同时测试，需要启动以上4个GDS，如果只测试TPC-DS或TPC-H数据，请根据后面的“#xxx”备注启动对应的GDS服务即可。 -d dir：保存有待导入数据的数据文件所在目录。

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#cd /soft/apollo # docker load -i apollo-adminservice.tar.gz # docker load -i apollo-configservice.tar.gz # docker load -i apollo-portal.tar.gz

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object_name=%s, errorcode=%s, message=%s" 可能原因 全量数据迁移期间用户在源数据库删除database。 源库迁移账户对源库的database没有操作权限。 解决方案 请联系源数据库管理员检查源库database是否删除，如果database被删除，可参考链路使用须知重建任务。

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xxx://xxx 原因分析 在ModelArts中，用户的数据都是存放在OBS桶中，而训练作业运行在容器中，无法通过访问本地路径的方式访问OBS桶中的文件。 处理方法 读取文件报错，您可以使用Moxing将数据复制至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型，

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加载数据到Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、 MRS 集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要在数据库中具有UPDATE

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analytics.graph import load_base_graph from hyg.analytics.model import pregel_types, PregelModel # 指定graph_name参数，加载图数据 graph = load_base_graph("movie")

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mode("overwrite"). \ save(basePath) 查询数据： tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath + "/*/*/*/*") tripsSnapshotDF

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运行Spark任务发现大量shuffle结果丢失 JD BCS erver长时间运行导致磁盘空间不足 spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 Spark任务提交失败 Spark任务运行失败 JDB CS erver连接失败 查看Spark任务日志失败 Spark

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0及之后版本。 当前审计日志表功能中未记录Broker Load、Export、Stream Load等操作，需要在审计日志文件中进行查看。 如果需要记录Stream Load操作到审计日志表中，需要设置BE参数“enable_stream_load_record”的值为“true”。 当前审

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mode("overwrite"). \ save(basePath) 查询数据： tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath + "/*/*/*/*") tripsSnapshotDF

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mode("overwrite"). \ save(basePath) 查询数据： tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath + "/*/*/*/*") tripsSnapshotDF

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操作场景 本指南通过使用spark-shell简要介绍了Hudi功能。使用Spark数据源，将通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集： COW表。每次写操作之后，还将展示如何读取快照和增量数据。 前提条件 在Manager界面创建用户并添加hadoop和hive用户组，主组加入hadoop。

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mode("overwrite"). \ save(basePath) 查询数据： tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath + "/*/*/*/*") tripsSnapshotDF

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保证本地设备可以访问 GaussDB 数据库实例绑定的公网地址。 在准备的 弹性云服务器 或可访问GaussDB数据库的设备上，安装gsql客户端，并连接到GaussDB数据库实例。详情请参见使用gsql连接数据库。 操作步骤 创建控制文件，准备数据文件。 创建控制文件，将数据导入到loader_t

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have crashed or be under too much load” 用户问题 用户presto查询语句报错：The node may have crashed or be under too much load，具体如下图所示： 图1 报错信息 问题分析 登录集群Maste

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操作场景 本章节主要介绍了如何通过spark-shell使用Hudi功能。 使用Spark数据源，通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集COW表，以及每次写操作之后如何读取快照和增量数据。 前提条件 已下载并安装Hudi客户端，目前Hudi集成在MRS集群的Spark/

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373|debug|vm[1795]>>> load module ISDP__addAccruedLeaveRecord1__1.0.1 (ISDP__addAccruedLeaveRecord1_wrapper.ts:2) 0330 10:44:28.374|debug|vm[1795]>>> load module

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