streamloader Streamloader 工具是一款用于将数据导入 Doris 数据库的专用客户端工具,底层基于 Stream Load 实现,可以提供多文件,多并发导入的功能,降低大数据量导入的耗时。更多文档参考Streamloader。 MySQL Load Doris 兼容 MySQL 协议,可以使用 MySQL 标准的 LOAD DATA 语法导入本地文件。
用户可以通过前置过滤条件来筛选对应的表数据进行导入。 列转换 列转换功能允许用户对源文件中列值进行变换。目前 PALO 支持使用绝大部分内置函数、用户自定义函数进行转换。 注:自定义函数隶属于某一数据库下,在使用自定义函数进行转换时,需要用户对这个数据库有读权限。 转换操作通常是和列映射一起定义的。即先对列进行映射,再进行转换。
1:8 实例网络性能与规格对应,规格越高网络转发性能越强,内网带宽上限越高 适用场景 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存 内网带宽 bcc.m3.c1m8 1 核 8 GiB 1 Gbps bcc.m3.c2m16 2 核 16 GiB 1.5 Gbps bcc.m3.c4m32 4 核
Multi-Catalog 使用 Catalog 映射为外表,然后使用 INSERT INTO 或者 CREATE-TABLE-AS-SELECT 语句,完成数据导入。
支持从excel文件导入人群。 预测范围 用于指定模型预测范围,可选全部人群和某个人群。 种子人群数小于搜索范围人群数之和。 过滤规则 不过滤:在模型预测的结果中含种子人群 剔除种子人群:在模型预测的结果中不包含种子人群 更新频率 定时更新:可选每天、每周、每月的0点到23点整数点。 手动更新:手动执行该操作。 特征筛选 系统推荐:取标签值覆盖率或者基础属性非空值率大于30%的特征。
使用JDBC同步数据 用户可以通过 JDBC 协议,使用 INSERT 语句进行数据导入。 INSERT 语句的使用方式和 MySQL 等数据库中 INSERT 语句的使用方式类似。 INSERT 语句支持以下两种语法: SQL 复制 1 * INSERT INTO table SELECT ... 2 * INSERT INTO table VALUES(...) 这里我们仅介绍第二种方式。
协同数据库 用户使用黑话词语进行数据库查询问答时,由于数据库的表头和内容均不存在黑话,而是用正规词语进行表述,并且大模型不知道黑话——专业词之间的对应关系,从而无法正确查询数据库,进而无法回答正确。 配置专业词库后,模型可通过专业词库中的词条改写用户问题,将用户原始问题中的行业黑话转换成标准含义,或添加释义,干预知识问答,提高数据库查询准确率,提升回答效果。
首先,点击【数据库】按钮,选择信息来源,目前数据库支持研报库、资讯库&百科、指标数据&工商数据。 此外,您也可以自己提供数据来源,点击【添加材料】按钮,打开浮层可多选材料文件。每选择一个文件,在添加材料按钮后面增加一个文件标签(取消选择同理),点击确定按钮关闭浮层,点击文件标签的【删除】按钮可删除材料。
5.5 数据导出 针对我们问答得出的结果,您可以点击“导出”按钮,获取 Excel 形式的图表数据,进行二次分析。
Deep Research 】 新增研报底稿功能:支持查看与导出研报底稿(Excel 格式)。底稿完整展示检索信源、实际引用信源及其与正文的对应关系,便于用户进行内容审核、归档与二次分析。 新增生成模式选择:体验页及 API 新增“性能优先”与“效果优先”两种模式,满足不同场景需求: 性能优先:限制搜索深度(≤5轮),生成时长控制在 10 分钟内。