[ENG]
在开始建模任务之前，应上传要使用的数据。通常来说，一个参与方是包含多个节点的集群。因此，当我们上传数据时，这些数据将被分配给这些节点。
DataIO模块接受以下输入数据格式，并将其转换为所需的输出DTable。
| 稠密输入格式: | 输入的Dtable值是一个包含单个元素的列表，例如： 1.0,2.0,3.0,4.5 1.1,2.1,3.4,1.3 2.4,6.3,1.5,9.0 |
|---|---|
| svm-light输入格式: | 输入的Dtable值的第一项是label，其后是一个由键值对"feature-id:value"组成的列表，例如： 1 1:0.5 2:0.6 0 1:0.7 3:0.8 5:0.2 |
| tag 输入格式: | 输入的Dtable值是一个由tag组成的列表，DataIO模块首先统计所有在输入表中出现过的tag，然后将这些tag按字典序排序，并将它们转换成one-hot表示。例如：假设值是 a c a b d 经过处理, 新的值为： 1 0 1 0 1 1 0 1 |
| tag:value 输入格式: | 输入的Dtable值是一个由键值对"tag:value"组成的列表，类似于svm-light输入格式和tag输入格式的结合。DataIO模块首先统计所有在输入表中出现过的tag，然后将这些tag按字典序排序。排序后的结果作为输出数据的列名，某条数据的每个tag对应的value则作为该条数据在相应列上的值。若该条数据的某个tag没有值，则填入0补充。例如，假设值是 a:0.2 c:1.5 a:0.3 b:0.6 d:0.7 经过处理, 新的值为： 0.2 0 0.5 0 0.3 0.6 0 0.7 |
下面是一个说明如何创建上传配置文件的示例：
{
"file": "examples/data/breast_hetero_guest.csv",
"table_name": "hetero_breast_guest",
"namespace": "experiment",
"head": 1,
"partition": 8,
"work_mode": 0,
"backend": 0
}字段说明：
- file: 文件路径
- table_name&namespace: 存储数据表的标识符号
3. head: 指定数据文件是否包含表头 3. partition: 指定用于存储数据的分区数 4. work_mode: 指定工作模式，0代表单机版，1代表集群版 5. backend: 指定后端，0代表EGGROLL， 1代表SPARK加RabbitMQ， 2代表SPARK加Pulsar
使用fate-flow上传数据。从FATE-1.5开始，推荐使用 FATE-Flow Client Command Line 执行FATE-Flow任务。
上传数据命令如下：
flow data upload -c dsl_test/upload_data.json同时，用户也可使用旧版的python脚本方式上传数据：
python ${your_install_path}/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -c dsl_test/upload_data.jsonNote
每个提供数据的集群（即guest和host）都需执行此步骤
运行此命令后，如果成功，将显示以下信息：
{
"data": {
"board_url": "http://127.0.0.1:8080/index.html#/dashboard?job_id=202010131102075363217&role=local&party_id=0",
"job_dsl_path": "/data/projects/fate/jobs/202010131102075363217/job_dsl.json",
"job_runtime_conf_path": "/data/projects/fate/jobs/202010131102075363217/job_runtime_conf.json",
"logs_directory": "/data/projects/fate/logs/202010131102075363217",
"namespace": "experiment",
"table_name": "breast_hetero_guest"
},
"jobId": "202010131102075363217",
"retcode": 0,
"retmsg": "success"
}如输出所示，table_name和namespace已经列出，可以在submit-runtime.conf配置文件中作为输入配置。