端边云车联网Serverless数据湖解决方案

下载流式数据 Json格式下载 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 2 3 streamname = "" #通道名称 startSeq='0’ #序列号 partitionId="shardId-0000000000"

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需要详细监控任务执行状态的场景 流式处理（ 日志分析 ，图片 / 视频处理等） 当前大部分 Serverless Workflow 平台更多关注控制流程的编排，忽视了工作流中数据流的编排和高效传输，上述场景创建函数流触发器中，由于数据流相对简单，所以各大平台支持都比较好，但是对于文件转码

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流式上传（PUT上传） 使用场景 如果待上传的文本文件、图片、视频等资源小于5GB，您可以选择流式上传，即PUT操作的方式将对象上传到桶中。 PUT上传中参数通过请求头域传递，上传需在URL中指定对象名，请求行为如下所示： PUT /ObjectName HTTP/1.1 虽然O

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流式写入Hudi表 本章节仅适用于 MRS 3.3.1-LTS及之前版本。 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能：

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数据处理介绍 DWR如何实现数据处理 DWR提供的近数据处理能力，可以对OBS内存储的数据，按照用户编排的工作流进行自动化处理（如解析、转码、截图等）。 DWR基于 函数工作流 FunctionGraph的函数能力，将复杂的业务处理逻辑编排为工作流，通过事件触发器或API驱动，自动化

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服务”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包，则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费，因此该用户的数据处理费用为： 数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB = 128元

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流式写入Hudi表 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入

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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。

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使用流式读功能 流式读功能：读取数据时，服务端一次获取全部数据，发送到客户端socket缓冲区中，缓冲区占满则暂停，有空余则继续向缓冲区中发送数据，同时JVM逐行从缓冲区中读取数据。 优势是处理结果快，不会造成JVM内存溢出。劣势是只能向后遍历，数据处理完毕之前或者stateme

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Json格式上传流式数据 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 streamname="dis-test1"| #已存在的通道名 putRecords_sample.py文件中的putRecords_test方法中的records为需要上传的数据内容，数据上传格式如下：

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时序数据处理 缺失时间填充 时序序列是在连续的等间隔时间点采集的序列，缺失时间填充即根据已知的时间信息，补充缺失的时间。缺失时间填充完成后，其值可通过“数据处理 > 数据清洗 > 空值填充”菜单，进行空值填充。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理

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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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Flink 等）迁移到边缘。Kuiper 参考了上述云端流式处理项目的架构与实现，结合边缘流式数据处理的特点，采用了编写基于源 (Source)，SQL (业务逻辑处理), 目标 (Sink) 的规则引擎来实现边缘端的流式数据处理。 本文介绍了EMQ X Kuiper与华为云IEF的集成解决方案，主要有：

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数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CS V文件输入

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流式上传(Java SDK) 功能说明 您可以将本地文件直接通过Internet上传至OBS指定的位置。待上传的文件可以是任何类型：文本文件、图片、视频等。 通过SDK的流式上传，可以上传小于5GB的文件。本章节介绍如何使用Java SDK流式上传对象。流式上传使用java.io

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流式下载(Java SDK) 功能说明 您可以根据需要将存储在OBS中的对象通过ObsClient.getObject接口进行流式下载。ObsClient.getObject返回的ObsObject实例包含对象所在的桶、对象名、对象属性、对象输入流等内容，同时可以通过操作对象输入

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Flink流式写Hudi表建议 使用SparkSQL统一建表。 推荐使用Spark异步任务对Hudi表进行Compaction。 表名必须以字母或下划线开头，不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。 表名中不能包含空格和特殊字符，如冒号、分号、斜杠等。

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创建数据处理任务版本 功能介绍 创建数据处理任务版本。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/processor

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个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接

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用计算资源，当平台的用户数量激增、微服务资源利用率达到瓶颈时，可以通过增加微服务的方式，进一步保障平台性能。当单个微服务出现问题，其他服务仍可继续工作，也可以通过集中微服务资源保障重点业务运行，满足平台对性能和稳定性的苛刻要求。 方案优势 本方案是针对通用数据处理与分析、智慧教育

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