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数据转发
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型:结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后,发布数据集,此时对联盟内的所有代理可见。 父主题: 可信数据交换场景
选择数据 首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集,已选择的数据集会出现在右侧,所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
二,当建立一张列存表并存储数据时,我们在做什么 建一张列存表时,主要要做以下两步: 1,系统表中建立表的数据。 2,为列存建立CUDesc表、Delta表等辅助表 当存储数据时,主要做以下几步: 1,根据数据分布方式,决定数据存储到哪个DN。 2,把列存存储时需要的辅助信息填入CUDesc表、Delta表等辅助表。
数据转储 用户在新增转储任务时可设置”数据转储地址”。当“数据转储”设置为“OBS”时,DIS会将通道数据周期性导入OBS。 父主题: 连接OBS
步骤8:数据目录管理 在DGCDataArts Studio数据目录模块中,您可以查看数据地图,详情请参见数据目录数据目录数据目录《用户指南》中的“数据目录”章节。数据地图包含业务资产和技术资产,业务资产就是指逻辑实体和业务对象,技术资产就是指数据连接、数据库对象等。
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x-obs-az-redundancy 桶的数据冗余存储策略属性,决定数据是单AZ存储还是多AZ存储。 取值为3az,表示数据冗余存储在同一区域的多个可用区。 不携带此头域表示为单az存储,仅使用1个可用区存储。 类型:String
GaussDB单表数据存储能力分析概述GaussDB作为一款高性能的数据库产品,其单表数据的存储能力是衡量其性能的重要指标之一。本次分析旨在探讨GaussDB单表最多能存储多少数据,并从多个角度深入解析这一问题。单表数据存储能力根据搜索结果,GaussDB的单表数据存储能力受到多种因
源数据源 选择源数据源,添加数据源中创建的一个数据源。 目标数据源 选择目标数据源添加数据源中创建的另一个数据源。
在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位。Spark的这种学术基因,使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能,还是方案的统一性,对比传统的Hadoop,优势都非常明显。Spark提供的基于RDD的一体化解决
132456573 其中为了保证数据安全,企业A和大数据厂商B通过讨论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段,并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
查看数据 使用系统表pg_tables查询数据库所有表的信息。 使用gsql的\d+命令查询表的属性。
准备数据 首先,企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息,双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集,之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。
导入数据 功能介绍 将本地包中的数据,批量导入到AstroZero相应环境中。导入的数据源为zip包,包中的数据文件应为txt或csv格式,每个文件第一行为数据所属对象信息,第二行为字段名,第三行开始每一行为一条数据记录。导入过程可能耗时较长,本接口
准备数据 首先,企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息,例如双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集。 id string
导出数据 功能介绍 导出数据表中的具体数据。平台中创建的对象中,其内部的数据是支持导出的,该接口支持将对象中的数据按照设定的周期频率、筛选条件进行导出。根据设定的执行时间,会自动生成定时任务,定期或单次执行导出任务,数据导出完成后可调用文件下载接口下
云化分布式架构 GaussDB(DWS) 采用全并行的MPP架构数据库,业务数据被分散存储在多个节点上,数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行,并行地完成大规模的数据处理工作,实现对数据处理的快速响应。 查询高性能,万亿数据秒级响应 GaussDB(DWS) 后台还通过算子多线程并
图3 配置数据集参数 发布数据集。 图4 发布数据集 数据集发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据,仅仅是从数据源处获取了数据集相关的元数据信息,用于任务的解析、验证等。
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据,在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 id string hash过后的手机号字符串