验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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数据源文件：存储有数据的TEXT、 CS V、ORC、CARBONDATA、JSON文件。文件中保存的是待并行导入数据库的数据。 OBS： 对象存储服务 ，是一种可存储文档、图片、影音视频等非结构化数据的云存储服务。向 GaussDB (DWS)并行导入数据时，数据对象放置在OBS 服务器 上。 桶（Bucket）：对OBS

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（导入）。 概述 并行导入将存储在服务器普通文件系统中的数据导入到GaussDB(DWS)数据库中。暂时不支持将存储在HDFS文件系统上的数据导入GaussDB(DWS)。 并行导入功能通过外表设置的导入策略、导入数据格式等信息来识别数据源文件，利用多DN并行的方式，将数据从数据

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OBS：对象存储服务，是一种可存储文档、图片、影音视频等非结构化数据的云存储服务。从GaussDB(DWS)并行导出数据时，数据对象放置在OBS服务器上。 桶（Bucket）：对OBS中的一个存储空间的形象称呼，是存储对象的容器。 对象存储是一种非常扁平化的存储方式，桶中存储的对象都在同一个逻辑层级

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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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如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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起性能的劣化。同时，生成SMP需要考虑更多的候选计划，将会导致生成时间较长，相比串行场景也会引起性能的劣化。 GaussDB(DWS)的SMP特性由GUC参数query_dop控制，该参数可设置用户自定义的查询并行度。 SMP适用场景与限制 SMP适用场景： 支持并行的算子 计划中存在以下算子支持并行：

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单击右上方的“我的实践”可以跳转到个人中心（“我的Gallery > 我的实践”），查看个人已参加的实践活动列表。 报名实践活动 进入AI Gallery首页，单击“实践”，在下拉框中单击“实践 >”，进入实践首页。 在实践列表选择您感兴趣的实践活动。 报名实践活动： 方式一：单击实践活动简

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析，实现精确营销。也可应用于制造设备预测性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。

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反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。

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集群视角的成本可视化最佳实践 应用现状 当前使用CCE时，默认是以CCE整个云服务的粒度体现计费信息，没有划分不同集群使用的成本。 解决方案 通过给集群使用的资源打上CCE-Cluster-ID标签，在成本中心通过标签过滤汇聚整个集群所使用资源的成本，以集群为单位进行成本分析，降本增效。

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并行文件系统 并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件语义系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，能够快速处理高性能计算（HPC）工作负载，主要应用于大数据场景。

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景定义之后。 图3 用户故事地图 迭代规范化 迭代规范化：通过教练引导，优化Scrum活动，指导Scrum Master有效引导计划、回顾等活动，帮助团队进行DoD涌现等活动，尝试Scrum和看板融合，对项目进行预测和有效管理。 敏捷实践：Scrum活动规范。 团队通过实施Scr

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实验对我课程学习有什么帮助？ 每个微认证的实验与课程相匹配，通过实验的实践操作与练习可以加深课程学习与理解，获得场景化的技能提升。 父主题： 微认证实验常见问题

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成、机器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化，可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略，包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。

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实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程； 支持数据参与方、计算方的多种部署模式，包括云上（同Region、跨Region）、边缘节点、HCSO的部署模式； 采用容器化资源/部署管理，支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。

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储、归档存储、深度归档）相匹配，否则会产生按需计费。 购买的标准存储包、归档存储包和公网流出流量包可同时应用于并行文件系统和对象存储桶。由于并行文件系统暂时不支持跨区域复制和回源，所以无法使用对应流量包。 主要特性相关限制 表4 OBS使用限制 限制项 说明 深度归档存储（受限公测中）

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