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- 实践教程确保导入数据及执行命令的机器可以连接到云数据库ClickHouse实例。 根据云数据库ClickHouse集群的版本,下载并安装相应版本的clickhouse-client工具。 步骤说明 打开命令行终端,并进入clickhouse-client工具所在的目录。 使用clickhouse-client连接到云数据库ClickHouse集群,使用先前创建的数据库账号进行身份验证。 下载相应数据集,这些数据集可以从开源网站获取。
- 无法正常启用客户端运维工具运维资产此小节介绍无法正常启用客户端运维工具运维资产的排查方法。 无法正常启用客户端运维工具运维资产一般是因为未下载或未在云堡垒机系统中配置需要使用的客户端工具,用户可根据以下步骤排查。 确认是否配置需要使用的客户端工具 打开运维设置,勾选要调用的客户端,保存配置。 确认是否已正确安装并配置客户端工具。 云堡垒机不提供Xshell、vnc等客户端运维工具下载,用户需要自行去官网下载安装需要使用的软件。 Windows的客户端路径配置,需要将软件启动程序文件路径严格配置到运维设置-客户端路径配置中。
- 添加作业本章节主要介绍在天翼云大数据平台翼MapReduce的大数据集群中如何添加、运行作业。 用户可将自己开发的大数据应用程序提交到翼MapReduce中,执行程序并获取结果。 本章节以MapReduce作业为例,MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式和执行环境。通过此次的指导,希望用户能够对如何在翼MapReduce服务中提交、运行MapReduce作业有清晰的认知。 当前翼MR服务尚不支持通过前台界面化进行作业提交、运行的功能。
- 快速入门总流程客户端连接: 云数据库ClickHouse支持多种连接方式,包括JDBC连接、HTTP连接、命令行客户端连接、MySQL客户端连接。 经典场景示例——创建数据库并导入数据进行使用: 使用clickhouse-client工具,将特定的数据集(hits_v1)导入到已创建的分布式表中,实现数据导入和管理。 以上是按照给定流程总结的云数据库ClickHouse操作流程。快速入门时按照每个步骤逐步执行,以体验云数据库ClickHouse的设置和数据管理任务。
- 使用Redis-Shake工具离线迁移其他云厂商Redis Cluster集群本节主要介绍使用Redis-Shake工具离线迁移其他云厂商Redis Cluster集群 RedisShake是一款开源的Redis迁移工具,支持Cluster集群的在线迁移与离线迁移(备份文件导入)。当部署在其他云厂商Redis服务上的Cluster集群数据,无法在线迁移时,可以选择离线迁移。 本文以Linux系统环境为例,介绍如何使用Redis-Shake工具进行Cluster集群数据离线迁移。
- 专业模型训练-英伟达环境并且可以设置同租户下哪些子用户可以同样看到和使用此数据集。步骤4.使用基础数据集数据集导入后,可以在基础数据集中查看导入进度。如果要大规模训练之前,可【加速到智算存储】通过HPFS并行文件系统进行数据存储和高吞吐的训练保障。在启动开发机和训练任务的时候,均可选择到【基础数据集】,自动将数据集挂载到容器的挂载路径中,读取挂载路径即可使用基础数据集。
- SQL模板下TPC-H样例数据说明总而言之,TPC组织颁布的TPC-H 标准满足了数据仓库领域的测试需求,并且促使各个厂商以及研究机构将该项技术推向极限。 本示例将演示DLI直接对存储在OBS中的TPC-H数据集进行查询的操作,DLI已经预先生成了100M的TPC-H-2.18的标准数据集,已将数据集上传到了OBS的tpch文件夹中,并且赋予了只读访问权限,方便用户进行查询操作。 TPC-H的测试和度量指标 TPC-H 测试分解为3 个子测试:数据装载测试、Power测试和Throughput测试。
- Import GES元数据 是 可以直接选择对应的元数据,也支持手动输入元数据的OBS路径。 边数据集 是 可以直接选择对应的边数据集,也支持手动输入边数据集的OBS路径。 点数据集 否 可以直接选择对应的点数据集,也支持手动输入点数据集的OBS路径。若不选择,则以边数据集中的点作为点数据集来源。 边处理 是 边处理支持如下几种方式:允许重复边不允许重复,忽略之后的重复边不允许重复,覆盖之前的重复边 离线导入 否 是否离线导入,取值为是或者f否,默认取否。
- For Each算子使用介绍For Each算子可指定一个子作业循环执行,并通过数据集对子作业中的参数进行循环替换。关键参数如下: 子作业:选择需要循环执行的作业。 数据集:即不同子任务的参数值的集合。可以是给定的数据集,如“[['1'],['3'],['2']] ”;也可以是EL表达式如 #{Job.getNodeOutput('preNodeName')} 即前一个节点的输出值。 作业运行参数:参数名即子作业中定义的变量;参数值一般配置为数据集中的某组数据,每次运行中会将参数值传递到子作业以供使用。
- 简介背景 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展,企业级大数据集群需要满足: 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业(分析、查询、流处理等),同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户(例如银行、政府单位等)对数据安全非常关注,很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。 这给大数据集群带来了以下挑战: 合理地分配和调度资源,以支持多种应用和作业在集群上平稳运行。 对不同的用户进行严格的访问控制,以保证数据和业务的安全。
- 基于LLaMA-Factory微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B最佳实践3.配置微调数据集 在Train页面内,您需要配置用于微调训练的数据集。镜像内预置了alpaca格式的天翼云示例数据,您也可参考示例数据修改/root/LLaMA-Factory/data/目录下的alpaca_zh_ctyun.json(微调数据集)和dataset_info.json(数据集信息)两个文件,改用您自己的私有数据。
- Windows操作系统安装CUDA工具包本节主要介绍了Windows操作系统安装CUDA工具包的流程。 以下操作以Windows Server 2016 Standard 64bit操作系统GPU实例安装CUDA 10.1为例。 登录云主机。 在CUDA下载页面中,按照CUDA工具包下载地址中的对应的索引项在页面中进行选择。 图 选择CUDA版本 选择完成后,页面会自动呈现出Windows Server 2016 Standard 64bit对应的CUDA 10.1的下载地址。
- 数据治理中心 DataArts Studio数据治理中心 DataArts Studio,是为了应对企业数据管理问题、针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台,包含数据集成、数据开发等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统,消除数据孤岛,统一数据标准,加快数据变现,实现数字化转型。
- 文件系统checkfs使用 fsck 工具检查并修复文件系统本文主要介绍如何使用 fsck 工具检查并修复 Linux 实例的文件系统 本文主要介绍如何使用 fsck 工具检查并修复 Linux 实例的文件系统 Linux 中的 fsck 命令用于检查和修复文件系统中的错误。fsck 是文件系统检查( File System Check)的缩写。它可以在系统启动时自动运行,也可以手动执行 fsck 命令的基本语法如下: – -a:自动修复文件系统中的错误。 – -f:强制检查即使文件系统看起来干净。 – -n:模拟运行,不实际执行修复操作。
- 使用Redis-shake工具在线全量迁移其他云厂商Redis本节主要介绍使用Redis-shake工具在线全量迁移其他云厂商Redis Redis-shake是一款开源的Redis迁移工具,在Rump模式下,Redis-shake可以以scan的方式从源端Redis获取全量数据,写入到目的端,实现数据迁移。这种迁移方式不依赖于SYNC和PSYNC,可以广泛应用于自建Redis、云Redis之间的迁移。 本文将介绍如何利用Redis-shake的Rump模式,以在线全量的迁移方式,一次性将其他云厂商Redis迁移至DCS中。
- 使用系统自带磁盘清理工具清理磁盘空间本章节主要介绍使用系统自带磁盘清理工具清理磁盘空间。 操作场景 本章节指导用户通过Windows操作系统自带的磁盘清理工具来清理空间不足的磁盘。 本文以操作系统为“Windows Server 2016 Standard 64bit”的云服务器为例。不同操作系统的云服务器清理步骤可能不同,本文仅供参考,具体操作步骤和差异请参考对应操作系统的产品文档。 操作步骤 在云服务器桌面,单击左下方开始图标。 弹出常用程序窗口。 在左侧导航栏中,选择“Windows管理工具 > 磁盘清理”。
- 文档数据库服务与自建数据库的对比优势需自行实现各类数据安全性功能,如购买安全防护软硬件。 一键开通 一键部署,分钟级开通文档数据库服务实例。 需购买主机等硬件,自行托管、搭建数据库服务,时间周期长,不可控。 弹性扩容 一键扩容,根据业务需求,分钟级完成规格、存储的弹性扩容。 需购买与原有实例同属性硬件等资源,自行维护数据库节点关系。 备份恢复 自动备份,支持自行配置自动备份策略。手动备份,支持随时一键热备,不影响业务正常运行。支持恢复到本实例及其它同属性实例。 需自行管理备份、自行维护备份数据集。
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