HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通

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，交给不同的计算节点完成计算。 各种业务场景下，因数据处理量、计算任务关联关系等不同，对计算能力、存储效率、网络带宽及时延要求有各自侧重。 HPC的应用场景 HPC提供了超高浮点计算能力解决方案，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如科学研究、气象预报、计算模拟、

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HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景。 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量

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工业数据处理基础工具链专题设计 数据湖 治理平台设计 工业数据资产库设计 父主题： 行业知识中心方案设计

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大屏数据处理应用模板 描述 大屏数据处理应用模板，可配合组件资产“大屏Demo”使用。 开放能力 大屏数据处理应用模板为APP资产，提供服务能力。 服务 说明 getTodayForDmax 该服务用于获取当天时间。 getTaskStatusNum 该服务用于获取各任务状态的具体数量。

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安装程序名称 放置路径 说明 edataexchange-hadoop依赖的jar包.zip 工作目录lib\edi\cdh_hadoop 大数据组件依赖驱动 hadoop依赖.zip 工作目录lib\edi\hadoop HDFS数据源依赖jar包 jdbc-petabase6

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查询数据处理任务版本的结果展示 功能介绍 查询数据处理任务版本的结果展示。 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 GET /v2/{project_id}/

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基于典型物联网应用场景，封装常用算子，比如数据接入，数据过滤，数据转换等等。 时序分析：专为物联网时序数据处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力。 表2 时序分析 特点 描述 海量接入 海量时间线能力，最大可达亿级 时序存储 列式存储及专用压缩算法，高压缩率 高效查询

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NoSQL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用于海量（半）结构化、时空、时序数据存储，可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场

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方案概述 方案应用 HPC提供了超高浮点计算能力解决方案，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CAD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等，缩短需要的大量计算时间，提高计算精度。 方案架构 方案优势 降低TCO 可以按需

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快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通

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secretName= CredentialName spark.hadoop.fs.dew.endpoint=ENDPOINT spark.hadoop.fs.dew.csms.version=VERSION_ID spark.hadoop.fs.dew.csms.cache.time.second

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为什么使用AppStage运营中心 运营面临的问题 海量数据计算难，自建数据运营平台成本高。 业务人员和数据工程师角色分离，配合效率低、闭环链路长。 缺乏体系化运营支撑：指标监控不及时、产品体验无法衡量等。 如何解决运营问题 运营中心面向运营人员提供运营管理服务，提供应用数据接入、数据处理、指标开发、指标管理的

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为什么使用AppStage运营中心 运营面临的问题 海量数据计算难，自建数据运营平台成本高。 业务人员和数据工程师角色分离，配合效率低、闭环链路长。 缺乏体系化运营支撑：指标监控不及时、产品体验无法衡量等。 如何解决运营问题 运营中心面向运营人员提供运营管理服务，提供应用数据接入、数据处理、指标开发、指标管理、

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节点自定义引导操作 特性简介 MRS 提供标准的云上弹性大数据集群，目前可安装部署包括Hadoop、Spark等大数据组件。当前标准的云上大数据集群不能满足所有用户需求，例如如下几种场景： 通用的操作系统配置不能满足实际数据处理需求，例如需调大系统最大连接数。 需要安装自身业务所需的软件工具或运行

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快速创建和使用Kafka流式数据处理集群 操作场景 本入门提供从零开始创建流式分析集群并在Kafka主题中产生和消费消息的操作指导。 Kafka集群提供一个高吞吐量、可扩展性的消息系统，广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景。Kafka可实现高效的流式数据采集、实时数据处理存储等。 操作流程

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GaussDB (DWS)和MRS分别应在何时使用？ 如果需要使用自定义代码通过大数据处理框架 (如Apache Spark、Hadoop或HBase) 来处理和分析超大数据集，则应该使用MRS。MRS让您能够控制集群的配置和集群上安装的软件。 GaussDB(DWS)这类数据仓库

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助用户生成数据处理代码，数据处理全流程质量监控，异常事件实时通知。 丰富的数据开发类型 支持多人在线协作开发，脚本开发可支持SQL、Shell在线编辑、实时查询；作业开发可支持 CDM 、SQL、MRS、Shell、Spark等多种数据处理节点，提供丰富的调度配置策略与海量的作业调度能力。

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有1000多个AI训练集，30000多个网络特征。 高质量标注数据多：通过专业标注工具和专家经验，积累海量标注样本，累计已有1亿条电信标注样本数据。 电信 数据治理 高效，数据处理效率提升2倍以上 数据属性易理解：集成50000多种属性的数据字典，降低用户使用电信数据门槛。 数据治理

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修改项目中数据处理作业的参数接口 功能介绍 修改项目中数据处理作业的参数。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/data/process/job/{job_id}/config 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注

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description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。 modified_sample_count

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