Using these data sets, we can get the work items and their structures.
使用这些数据集，我们可以得到工作项目和它们的结构。
Create data sets on the mainframe.
在大型机上创建数据集。
It is best used on small data sets.
所以，最好将它用于较小的数据集。
Other data sets need to be specified.
其他数据集需要指定。
Using the objects in other data sets.
使用其他数据集合之中的对象。
The size of the active log data sets.
活动日志的数据集的大小。
How many active log data sets are defined?
定义多少活动日志的数据集。
A query to select all data sets is executed.
执行了选择所有数据集的查询。
Now you can use the object in other data sets.
现在您可以使用其他数据集合中的对象。
Navigating through large data sets efficiently.
有效在大数据集中导航。
Creating data sets to get work item information.
创建数据集以得到工作性信息。
All remote data sets are cataloged as nicknames.
所有远程数据集都按昵称(nickname)归类。
This is the starting value for the two data sets.
这是两个数据集的起始值。
Creating data sets to retrieve other information.
创建数据集以获取其他的信息。
The above image illustrates participating data sets.
以上图片演示了参与该计划的数据集。
Part 2 will cover complex reports and nested data sets.
第2篇涉及了复杂的报表与固定的数据集。
The larger the data sets, the longer the process takes.
数据集越大，过程花费的时间越长。
Support multiple output links using different data sets.
支持使用不同数据集的多个输出链接。
BIRT reports obtain data from data sources and data sets.
BIRT报表从数据源和数据集中获取数据。
Almost all data sets contain irregularities and anomalies.
几乎所有的数据集都包含不规则和异常的数据。
Also, the number of participating data sets is rapidly growing.
此外参加该计划的数据集还在不断增加。
The analysis used data sets on river stressors around the world.
该分析使用了世界各地河流压力的数据集。
Of course, things can get more complicated in real-life data sets.
当然，对于真实的数据集合，事情可能会变得更复杂。
But in a BIRT report, you can create as many data sets as you want.
但是在一个BIRT报表中，您可以创建尽可能多的数据集。
Each node can transfer data sets simultaneously to every other node.
每个节点可以同步地将数据集传输到其他节点。
Using these data sets, we can get the work items and their structure.
使用这些数据集，我们可以得到工作项目和它们的结构。
Such rules can be discovered efficiently from even very large data sets.
这类规则甚至能够从大型数据集中被有效发掘出来。
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