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data_source String 数据库名称 table_name String 表名称 data_type String 连接器类型1.MRS,2.DLI,3.OBS,4.MODEL_ARTS,5.LOCAL_TENSOR_FLOW,6.MYSQL,7.RDS_MYSQL data_pub_status
Before running this example, set environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK
到对端节点的指定用户的home路径下（root用户的路径为/root） 在对端节点下操作： 查看指定用户home目录下有无.ssh文件夹，没有的话创建一个，复制中的id_rsa.pub的内容到authorized_keys文件 [root@yuancheng ~]# cd .ssh
到对端节点的指定用户的home路径下（root用户的路径为/root） 在对端节点下操作： 查看指定用户home目录下有无.ssh文件夹，没有的话创建一个，复制中的id_rsa.pub的内容到authorized_keys文件 [root@yuancheng ~]# cd .ssh
云审计服务 TICS使用云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS）审计用户在管理控制台页面的操作，可用于检视是否存在非法或越权操作，完善服务安全管理。
UNIQUE_ID唯一标识，FEATURE特征，LABEL标签，FILTER过滤字段 is_discrete Boolean 是否离散 length Integer 长度 privacy_policy String 隐私策略。
如果错误提示是可能泄露了唯一标识(may disclose the specific value of the uniqueID…)，则检查自己的最终输出结果中，是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。
DISCRETE：表示该字段特征类型为离散。 MULTIHOT：表示该字段特征类型为MULTIHOT。当数据集需要配置MULTIHOT分组时，配置文件需要添加ext字段，补充multihot_settings信息。 privacy_policy NONE：表示该字段不需要脱敏。
1.MASK--掩码 2.NONE--不处理 privacy_policy_ext String 字段数据隐私处理具体描述 feature_type String 特征类型 1.CONTINUOUS--连续型 2.DISCRETE--离散型 3.MULTIHOT--multihot
1.MASK--掩码 2.NONE--不处理 privacy_policy_ext 否 String 字段数据隐私处理具体描述 feature_type 否 String 特征类型 1.CONTINUOUS--连续型 2.DISCRETE--离散型 3.MULTIHOT--multihot
DISCONNECT DISPATCH DISTINCT DOMAIN DOT DOUBLE DOW DOY DROP DYNAMIC DYNAMIC_FUNCTION DYNAMIC_FUNCTION_CODE EACH ELEMENT ELSE EMPTY ENCODING
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中，且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务（MRS Hive）集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务（MRS Hive）时，选择的MRS集群需与当前计算节点部署
云租户部署：基于云容器引擎（CCE，Cloud Container Engine）服务部署，CCE提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务，支持Kubernetes社区原生应用和工具，简化云上自动化容器运行环境搭建。
Case when info.HJ= 'Longgang household registration' and home.ZFLX= 'Buying a house' and home.ZFWZ= 'School District
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。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float
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。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串
准备数据 企业A和大数据厂商B需要按照训练模型使用的特征，提供用于预测的数据集，要求预测的数据集特征必须包含训练时使用的特征。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 industry_predict.csv
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，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景
管理数据 数据管理概述 创建连接器 创建数据集 发布数据 数据预处理 父主题： 计算节点管理
数据准备 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 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
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