以AI中台为基础,打造全生态链条 百度智能云AI中台依托百度大脑十余年AI技术与能力积累,助力企业构建统一的AI基础设施,实现AI资产的共建共享、敏捷的智能应用开发。在人工智能基础平台的建设中,河北电力依托百度智能云AI中台为上层应用提供基础能力,进而实现电力的管理和上层决策能力。
查看数据库信息 点击左侧数据目录树中的数据库节点,右侧显示对应数据库信息,包括数据库名称、数据库描述信息和创建时间。 查看数据表信息 数据表基本信息 支持查看的基本信息包括:表名称/表描述信息/创建时间/最近修改时间。 数据预览 预览表中已有数据。 数据表Schema 查看当前表的类型(数据模型类型)以及具体表结构。
message1:favor,timestamp=1439794756361,value=pingpong 1 column=message1:name,timestamp=1439794756361,value=xiaohong 1 column=message1:sex,timestamp=1439794756361,value=2 参数 参数说明 address和port RDS数据库实例的地址和端口号
目标端设置 类型 目前支持EDAP、Hive、Doris类型 数据源 根据选择的数据类型展示对应的数据源 数据库 根据选择的数据源展示对应的数据库 任务配置 资源配置 资源配置需要在 EDAP 界面上配置资源,选资源管理,找到合适的计算资源,点击计算资源右侧的绑定项目来绑定到该 EDAP 项目中 读取方式 批量读取 读取频率 定时读取和同步一次。默认为同步一次,定时读取可设置定时触发的周期性任务。
retrieve_all :若置该项为true,则无论是否设置跳帧,所有的帧都会被抽取返回,以作为显示或存储用。 input_fps :用于抽帧前设置fps。 resolution :设置摄像头采样的分辨率,其值请参考 easyedge_video.h 中的定义,注意该分辨率调整仅对输入源为摄像头时有效。 conf :高级选项。部分配置会通过该map来设置。
旭日图 旭日图可以表达清晰的层级和归属关系,以⽗⼦层次结构来显示数据构成情况,旭⽇图能便于细分溯源分析数据,真正了解数据的具体构成: 旭日图的数据绑定 下面介绍使用 SQL 方式绑定数据时的配置: 假设数据库中我们有这样的四列数据,分别对应平台名称,操作系统名称,操作系统版本,使用人数: 可以通过「数据」->「数据绑定方式」选择「SQL建模」然后在「每层对应字段(从内到外)」按照下图进行配置: 首先需要配置的是每层对应的字段
创建RecordReader从数据库中读取数据。 创建Map。 RecordReader一行一行从关系型数据库中读取数据,设置好Map的Key和Value,交给Map。 运行map。最后生成的Key是行数据。 Sqoop导入数据 您可通过sqoop把关系型数据库RDS中的数据导入到BOS、HDFS、HBase或Hive中。
FIRST_VALUE() 返回窗口范围内的第一个值。
点击编辑,添加属性,如下图所示: 属性名称:conf.yml 期望值:value 确定后,即可在属性列表查看相关属性。 而后会通过端云协同将所有属性同步至边缘设备,且以增量更新的方式通知。具体为通过MQTT订阅相关主题,接收事件消息,消息内容即为需要更新的属性键值对。 说明:云端会一直下发期望值,边缘侧会一直收到消息,直到边缘侧上报值和云端期望值一样,云端才会停止发送消息。
列顺序排列方式有四种:按数据库,按字母顺序,按自定义和聪明排序。 按数据库 :默认按照列在数据库中显示的顺序排序。 按字母顺序 :按照字母表中的顺序排序。 按自定义 :按照用户自己设定的顺序排序。若用户通过拖拽的方式调整格式顺序,Palo Studio会自动设置“列顺序”为“自定义”。 聪明排序 :Palo Studio推荐的智能排序。