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_$ 长度0-128 data_type String 连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型
由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本回滚，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新后台数据库，再通过TICS控制台进行空间回滚。 如果未刷新数据库，直接通过TICS控制台将TICS 1.20.0及后续版本回滚到1.20.0之前版本，则会导致回滚后业务功能故障。
由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本升级，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新后台数据库，再通过TICS控制台进行空间升级。
_$ 长度0-128 data_type 是 String 连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型
以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support，在用户计算节点agent_gov上发布。
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。
JDBC数据源支持原生MySQL及RDS（MySQL）的连接。这里介绍RDS（MySQL）准备数据的步骤： 购买RDS服务，操作步骤参考购买RDS（MySQL）数据库实例，且RDS服务的VPC必须与计算节点部署节点处于同一个VPC内。
当前支持MRS服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集，后续会支持更多华为云服务及原生服务的资源访问功能。连接信息中的敏感部分不会离开参与方侧。
“连接器类型”选择RDS服务时，所选择的RDS服务实例需与计算节点在同一VPC下，且端口开放。填写的用户名，需具有数据库的读写权限（参考修改权限）。“密码”为该用户登录RDS实例的密码。
关系型数据库连接器：在弹出的界面选择关系型数据库连接器，例如RDS、MYSQL、DWS、HIVE等，关系型数据库的数据集默认是“结构化”数据类型。“选择“数据库”以及“数据表”，再配置创建数据的参数，配置完成后单击“确定”。
“连接器类型”选择MySql时，需保证计算节点与数据库所在虚机的连通性，“驱动文件”需与目标MySQL数据库版本一致。
5.LOCAL_TENSOR_FLOW,6.MYSQL,7.RDS_MYSQL data_pub_status String 数据集发布状态:1.未发布,2.已发布,3.编辑待同步 create_time String 创建时间 请求示例 获取数据集信息 get https://
“连接器类型”选择MySql时，需保证计算节点与数据库所在虚机的连通性，“驱动文件”需与目标MySQL数据库版本一致。
123456 MySQL数据库 IP地址 本地的MySQL数据库的IP地址，且该地址允许可信节点所在虚机通过此IP访问。 1xx.1.1.1 端口 MySQL数据库的端口。 3306 驱动文件 对应数据库版本的驱动文件。
RDS_MYSQL", "auth_type" : "PWD", "ext_info" : "{\"rds\":\"ea20335038f54ecaafb83e6c26a4d856in01\",\"jdbc_url\":\"jdbc:mysql://*.*.*.*:3306
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
准备数据 A方提供了待查询的用户ID数据，样例如下： blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 66985617b4f74d14b4eceeaa25d61f5e
发布数据 前提条件 计算节点已创建完成，创建方法请参考部署计算节点。 发布数据 发布数据前，若不存在已创建好的连接器和数据，需先执行创建连接器和创建数据集操作。 若待发布的数据已经创建完成，参照以下流程进入“数据管理”页，执行以下操作即可。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后
数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模
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。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
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