可信AI解决方案
方案优势 四大核心自研技术 基于自主研发的核心技术XuperChain、去中心化存储、隐私计算、分布式机器学习，实现数据从产生、存储到使用的全流程安全可信，保证分布式AI训练过程可追踪、可审计。 数算分离、全息可信 数据文件多节点可信加密存储，算法模型共建共享、公开透明，使得高敏感数据的可信存储与可信计算得到保障。
数据库运维 数据库优化 数据备份 数据搬家 DB调优 拆库拆表
数据库运维 数据库优化 数据备份 数据搬家 DB调优 拆库拆表 Oracle/MySQL /SQLServer等数据库优化，数据调优，数据备份，数据迁移，sql优化，数据恢复，拆库拆表，数据找回，数据库重构，数据库修复，数据导出，数据库拆分方案，数据库集群方案 产品亮点 来自金融行业中信证券、互联网金融前十高级DBA在线，业内知名MySQL数据库专家。
使用仿真数据数据表 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档
数据更新方式 该属性控制各批次数据的组合方式： “追加”表示后一批数据被“添加”在现有数据之后，如每次生成 10 行数据，第一次更新后数据表有 10 行数据，第二次更新后有 20 行数据，以此类推，数据表最大行数为 1000 行，如超过最大行数，最早的数据被移出数据表（“先进先出”）； “覆盖”表示后一批数据永远将表中现有数据完全替换，如每次生成 10 行数据，则最终数据表无论更新多少次也只会有 10
使用静态数据数据表 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档
输入合适的数据表名称，并选择“静态数据”类型： json: csv: 如上图所示，“静态数据”数据表有着如下几个可配置属性： 1. 选择数据格式 用户可自行选择csv、json的数据格式，只可在初次创建时决定格式，后期编辑将无法修改。 2. 填写示例数据 此项为必填项，需要按照第一项选择的数据格式进行编写。
使用物联网核心套件数据表 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档
数据更新方式 该属性控制各批次数据的组合方式： “追加”表示新推送的数据被“添加”在现有数据之后，数据表最大行数为 1000 行，如超过最大行数，最早的数据被移出数据表（“先进先出”）； “覆盖”表示新推送的消息将替换表中的现有数据。 预览消息示例数据表 点击页面最下方“下一步”按钮，进入数据预览页面。该页面展示了在上述配置下，最终数据表的格式与数据。
使用MQTT数据表 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档
数据更新方式 该属性控制各批次数据的组合方式： “追加”表示新推送的数据被“添加”在现有数据之后，数据表最大行数为 1000 行，如超过最大行数，最早的数据被移出数据表（“先进先出”）； “覆盖”表示新推送的消息将替换表中的现有数据。 预览消息示例数据表 点击页面最下方“下一步”按钮，进入数据预览页面。该页面展示了在上述配置下，最终数据表的格式与数据。
导出数据到外部表 - Baidu Palo/Doris 使用文档
导出数据到外部表 PALO 支持通过 INSERT 命令直接将数据写入到 ODBC 外部表，作为数据导出的一种方式。 首先须通过 CREATE ODBC TABLE 名创建一个 ODBC 外部表。
数据从baetyl-broker上传至IoTCore - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
数据从baetyl-broker上传至IoTCore 场景说明 数据已经采集到的边缘broker，还需要将采集到的数据上报至云端，本文讲解如何将边缘业务数据上传至远端MQTT Broker。 上传至百度IoT Core 一、前提准备 一个能获取设备数据的连网边缘节点（本demo采用应用案例中的modbus采集温湿度传感器demo节点为测试节点。）
面向大数据存算分离场景的数据湖加速方案 | 百度智能云
另外从数据面上看，如果数据达到百 PB 以上，数据的扩容和均衡也是一个非常大的挑战。 既然存算分离有那么多的优势，它相对于存算一体，能在所有维度都比存算一体更好么？也不是。存算分离有它的挑战。 首先就是对象存储的平坦 Namespace 的问题。
从Kafka同步数据 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
从Kafka同步数据 从Kafka到ClickHouse 首先，我们关注最常见的用例：使用Kafka表引擎将数据从Kafka插入ClickHouse。 Kafka表引擎允许ClickHouse直接从Kafka主题读取数据。虽然该引擎对于查看主题消息很有用，但其设计仅允许一次性检索，即当向表发出查询时，它会从队列中使用数据并增加消费者偏移量，然后再将结果返回给调用者。
