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表2 结构化数据集基本信息配置说明 配置项名称 说明 数据集名称 输入数据集名称，支持大小写字母，数字，下划线，必须以字母开头，不支持中文。⻓度为1～256个字符。 位置 当前文件夹的路径，路径不可修改。 描述 输入对数据集的描述信息，长度在0~500个字符。 表3 结构化数据集字段信息配置说明 字段配置项 说明 序号 字段在表中的顺序编号。 字段名称 数据集中字段的唯一标识。

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查看任务 在数据流动页面，可以按任务名称、任务ID、数据源地址、数据目的地址进行模糊搜索任务，支持按任务类型、任务状态、冲突策略筛选任务。查询到对应目标任务，可以查看数据流动任务的详细信息，包括任务名称/ID、任务类型、任务状态、执行方式、数据源地址、数据目的地址、冲突策略、创建时间和带宽上限。

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状态 任务状态，支持按状态进行筛选列表。状态分为：全部、草稿、前置检查中、前置检查通过、前置检查未通过、更新中和已发布。 源端类型 SFTP、HDFS 或 FTP。 源端数据源 任务选择的源端数据源名称。 目标端路径 任务配置的目标端路径。 最近运行 任务最近5次的运行状态，为空说明暂无运行。状态类型分为：运行中、成功、失败、终止中、已终止、待触发。 创建人 创建任务的用户名。

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第二个优势是经济 把数据存到对象存储中可以很容易的实现数据的冷热分层，对象存储 BOS 有 6 级存储体系，最冷的一层归档存储，它的目录价是标准存储的1/8，也就是说长期不使用的数据下沉到最冷的归档存储当中去，这个时候它的成本直接会减少 87.5%，这是一个很大的节省力度。如果是存算一体，那么数据仍然要存储在 3 副本的 HDFS 中。另外一个层面是计算资源可以动态的扩缩容，按使用付费。

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前置过滤有以下应用场景： 转换前做过滤 希望在列映射和转换前做过滤的场景，能够先行过滤掉部分不需要的数据。 过滤列不存在于表中，仅作为过滤标识 比如源数据中存储了多张表的数据（或者多张表的数据写入了同一个 Kafka 消息队列）。数据中每行有一列表名来标识该行数据属于哪个表。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。

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第三列及之后的列： Plain Text 复制 1 * 如果表头包含冒号“:”，则表示该列为数据点的field，冒号前的是field名称，冒号后的是field类型（支持Number、String、Bytes，其中Bytes类型的列的值需要进过base64编码）。如下图中的“value:Number”。

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Gradient 是否采用输入数据的顺序 否 是否采用输入数据的顺序 关闭 随机子空间 否 随机子空间 1.00 线程数 否 默认-1表示按CPU核数。要获得最佳速度，请将其设置为实际CPU内核数，而不是线程数（大多数CPU使用超线程为每个CPU内核生成2个线程）。

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实际在程序运行的时候，{ prompt }变量为每次遍历一行excel表格数据时的prompt列，{response}变量为response列，{count}为response的字数统计列，{count2}变量为5。 （4）特殊处理 对于字数要求与实际创作需求相悖的prompt（如10字以内的七言律诗，1个字以内的春节祝福对联等情形），设置response为“因字数原因无法完成创作”。

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