业务迁移解决方案
通过技术服务支持帮助用户对业务系统进行全面的性能测试，定位用户业务系统的性能瓶颈，对资源配置和系统架构进行有效调整；同时排查出冗余资源，保证资源利用和业务压力匹配，释放回收不需要的资源，压缩使用成本。 迁移完成及生成流量导入 流量导入可以采用变更A记录或者Cname的简单DNS策略， 这一过程更多的是数据补齐的过程，含网络对接、服务割接等。
使用自定义任务处理数据 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
使用自定义任务处理数据 在百舸平台中用户可以利用已有资源池队列或创建专门的CPU资源池，使用分布式训练任务模块提交自定义任务方式处理数据，并将处理好的数据写入到BOS、PFS、CFS等存储中供后续业务使用。 此文档提供使用百舸自定义任务处理数据的最佳实践方法和思路，针对不同业务场景，用户可参考该文档实现更加复杂的数据处理任务，亦可以创建可以并发处理的分布式处理任务。
ARRAY_APPLY - Baidu Palo/Doris 使用文档
x3C;val> 过滤的条件值，如果是 null，则返回 null，仅支持常量 返回值 过滤后的数组 举例 SQL 复制 1 select array_apply([1, 2, 3, 4, 5], ">=", 2); Text 复制 1 +--------------------------------------------+ 2 | array_apply(ARRAY
数据倾斜处理 - Baidu Palo/Doris 使用文档
上述 case 在理想情况下，每个线程各处理的数据是接近的。但因为 Join 列数据倾斜的问题，可能会导致大量的计算工作由一个线程完成的。为了解决这个性能瓶颈，可以参考“使用 Hint 控制 Join Shuffle 方式”章节中提到的调优技巧，指定 broadcast join hint 如下，让左表不进行数据的 shuffle，这样就可以有效避免因为 Join 列数据倾斜导致的性能瓶颈。
异常数据处理 - Baidu Palo/Doris 使用文档
需要注意的是，这里的列类型转换不包括使用函数计算得到的 NULL 值。 对于 NULL 值的处理：无论是正确的数据行还是异常的数据行都可能包含 NULL 值。如果目标列被定义为不允许 NULL 值，则包含 NULL 值的数据行都会被过滤掉。 1.
SQL中行转列 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
对这两列进行建模： 行转列配置字段名称映射 在使用行转列的过程中，可能会出现这样的使用场景：行转列得到的列名只是一个可读性很差的编号，虽然我们可以在绑定数据或建模的时候给它配置展示名称，但如果行转列的数据很多，岂不累死宝宝们了。所以当在图表中配置了「 绑定所有的行转列 」功能时，Sugar BI支持利用「 数据值映射 」自动将列名映射为可读性较好的值。
列的映射、转换与过滤 - Baidu Palo/Doris 使用文档
列的映射、转换与过滤 PALO 支持丰富的列映射、转换和过滤操作。可以非常灵活的处理需要导入的原始数据。 本文档主要介绍如何在导入中使用这些功能。 总体介绍 PALO 在导入过程中对数据处理步骤分为以下几步： 数据按原始文件中的列的顺序读入到 PALO 通过前置过滤条件（PRECEDING FILTER）对原始数据进行一次过滤。 通过列映射和转换，将原始数据映射到目标列顺序。
使用限制 - 音视频处理MCP | 百度智能云文档
使用限制 产品限制 具体说明 服务区域 目前支持华北-北京、华南-广州、华东-苏州三个地域。 如果没有特定需求，请优先选择华北-北京。 任务队列 每个账号队列总量量为100。即每个账号最多可同时处理100个转码/截图任务。若想扩容可提交 工单 申请。 转码作业 单账号提交作业的最大速度不可超过100次每秒。 单账号查询作业的最大速度不可超过100次每秒。
