中软国际数据治理专业服务解决方案实践

什么是抽取转换加载 什么是抽取转换加载 时间：2021-04-02 14:47:22 抽取转换加载，即ETL（Extracting, Transferring, Loading），是一个面向大数据量处理的专业化数据整合工具。ETL主要是用于从源系统（数据库或文件系统）抽取数据集，

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M用户间的隔离，避免数据泄漏，同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输安全。用户还可以使用VPN网络将本地数据中心的数据迁移到云服务。 抽取-写入模式 CDM 首先从源端抽取数据然后将数据写入到目的端，数据访问操作均由CDM主动发起，对于数据源（如RDS数据源）支持SSL时，会

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HBase中抽取数据，然后将数据通过JDBC接口插入到临时表（Staging Table）中。 在MapReduce作业的提交阶段，将数据从临时表迁移到正式表中。 数据导出到文件系统 在MapReduce作业的Map阶段，从HDFS或者HBase中抽取数据，然后将数据写入到文件服务器临时目录中。

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骤。 图1构建 知识图谱 其中，配置数据源、信息抽取、知识映射、知识融合的基本概念如下： 数据源配置 数据是知识图谱的基础。创建知识图谱之前，必须收集基础数据用来构建知识图谱。 信息抽取 从不同来源、不同结构的基础数据（包括结构化数据或非结构化数据）中提取出实体、属性以及实体间的相互关系。

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离，避免数据泄漏，同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输安全。用户还可以使用VPN网络将本地数据中心的数据迁移到云服务，具有高度的安全性。 CDM数据迁移以抽取-写入模式进行。CDM首先从源端抽取数据然后将数据写入到目的端，数据访问操作均由CDM主动发起，对于数据源（如RD

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导入学堂题库，时习知自带考题查重功能，不担心重复录入，确保题库准确性。 时习知还可帮助管理员高效出题组卷，只需确定好题库和试题类型，即可随机抽取多套试卷用于考试，大大节约了讲师组卷的时间，还能确保试卷的多样性。 02 智能监考，保障公平公正 考试开始后，时习知能开启基础防作弊+高

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对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。 图2知识图谱与智能问答 大数据分析与决策 知识图谱通过语义链接帮助理解大数据，获得对大数据的洞察，提供决策支持，应用于各个行业，例如： 股票投研情报分析：通过抽取公司的股东、子公司、供应商、客户、合作伙伴、竞争对手等信息构建公司的知识

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标签分类和多标签分类。 l 通用实体抽取工作流 支持自主上传文本数据，构建高精度实体抽取模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 特色优势 l 适用智能问答、舆情分析、内容推荐等多种场景。 l 针对多场景领域提供预训练模型，支持抽取文本中的实体，分类准确率高。 l 提

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时间：2020-09-15 16:10:04 语言理解 ，为用户提文本供情感分析、观点抽取、分本分类、意图理解等 自然语言处理 语言理解相关的API。应用场景丰富：舆情分析、观点挖掘、智能助手等。 应用场景 评价分析 通过情感分析、观点抽取等相关技术从大量用户评论中提取出情感倾向以及关键的观点信息 优势能力

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使用Loader导入数据 Loader是实现 MRS 与外部数据源如关系型数据库、SFTP服务器、FTP服务器之间交换数据和文件的ETL工具，支持将数据或文件从关系型数据库或文件系统导入到MRS系统中。 使用Loader导出数据 指导用户通过在Loader界面将数据从MRS导出到外部的数据源。 MRS精选文章推荐

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同时还可以设置只显示成绩或者不显示成绩和答题记录。 7. 试卷：点击【点击选择】按钮可以选择相应的考试试卷。考试安排可选择多套卷子，学生随机抽取其中一套。 步骤二：安排考试批次 同场考试可以添加多个批次，将不同班级安排在不同时间段参加考试；支持一个批次多个班级同时考，也支持不同班级不同批次考试。

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16:05:34 语言理解，为用户提文本供情感分析、观点抽取、分本分类、意图理解等自然语言处理语言理解相关的API。应用场景丰富：舆情分析、观点挖掘、智能助手等。 产品特性 情感分析 对文本进行情感分析，判断其正面或负面倾向 观点抽取 分析用户评论并提取观点及其属性 文本分类 将一系列文本自动分类或者按照已有标签进行分类

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攻击者将服务端的静态网页篡改后， Web应用防火墙 将缓存的未被篡改的网页返回给Web访问者，以保证Web访问者访问的是正确的页面。 Web应用防火墙具有如下功能：随机抽取Web访问者的一个请求，将请求的页面与服务端页面进行对比，若发现页面被篡改，您将接收到告警通知（通知方式由您设置），告警通知的设置请参考开启告警通知。

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• 大数据时代，知识梳理与查阅繁琐 • 大数据异构化程度高，知识整合与分析困难 • 大数据更新难以追踪 • 海量数据下，人力阅读理解成本高、效率低 • 信息、知识点碎片化，关联度不足 企业知识图谱方案优势 • 非结构化/半结构化/结构化异构源数据，一键生成知识图谱 • 数据更新自动捕捉，增量更新

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云原生是云计算技术不断进化的产物，它与传统GIS（地理信息系统）行业结合，解决了海量数据的分析与计算瓶颈，提供了更稳定、高效、高可用的系统架构。云原生GIS适用于与位置、数据、可视化有关的数据共享、处理、分析、管理类项目。其弹性伸缩、故障自动恢复、跨平台部署等特性，为众多平台搭建、项目改造升级提供了解决方案。

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谱服务，使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程。 知识图谱服务 提供图谱创建、本体管理、图谱管理等功能，覆盖创建本体、配置数据源、选择本体、信息抽取、知识映射、知识融合等业务，具体功能如图1和表1所示。 图1知识图谱流水线平台功能 表1知识图谱功能说明 华为云 面向未来的智能

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利用SQL语言从数据库中抽取数据并存于二进制文件的过程。逻辑备份是指使用软件技术从数据库中导出数据并写入一个输出文件，该文件的格式一般与原数据库的文件格式不同，只是原数据库中数据内容的一个映像。因此，逻辑备份文件只能用来对数据库进行逻辑恢复，即数据导入，而不能按数据库原来的存储特征

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0到1快速构建知识图谱，管理知识图谱流水线任务。 创建图谱流程 一键智能构建图谱 只需提供源数据，无需其他配置，即可快速构建图谱。 普通配置构建图谱 通过构建本体、配置数据源、配置信息抽取、配置知识映射和知识融合，构建适用于自身业务的知识图谱。构建流程请参见图1和表1。 图1构建知识图谱

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