Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。

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Reduce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： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON， CS V，TEXTF

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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： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE

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技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程： 图2-1技术原理

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技术模型 技术模型定义系统采用的关键技术部件和技术栈，包括整体框架技术，公共机制，基础设施，公共服务/组件，以及各逻辑功能元素的技术方案等。元素介绍如下表所示： 表1 技术模型元素介绍 元素名 图标 含义 Module （IEEE 610.12-1990）系统中一个逻辑上可分离的

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技术架构 创建技术架构 复制技术架构 创建技术适配器 父主题： 信息架构

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技术原理 应用安全的原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题： 应用安全介绍

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技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素）。 在技术模型图上创建出来的技术元素； 引用到技术模型中的技术元素（包含关联空间中的引用的技术元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有技术模型图内的技术元素参与构树）并展示不匹配元素构出的技术模型架构树，找出所有技术元素中不在架构树中的技术元素。 正确示例

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技术原理 父主题： CA代理服务介绍

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技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时，需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式： 手动申请：分为通过基本信息申请证书、通过上传CSR文件申请证书两种方式。 自动申请：通过配置CMP协

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技术栈 查询运行时栈 查询内置镜像 创建技术栈 根据技术栈ID查询技术栈 根据技术栈ID修改技术栈 根据技术栈ID删除技术栈 发布和取消发布技术栈 父主题： 应用管理API（v3版本）

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String 技术栈类型：Nodejs、Java、Tomcat、Python、Docker、Php。 version String 技术栈版本。 spec Object 技术栈相关参数，请参考表6。 system Integer 是否是系统技术栈。 1：系统技术栈。 0：自定义技术栈。 status

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数据汇聚。通过网络采集的多源、异构、海量数据，按应用场景转换成高质量的领域数据资产，传输至 工业互联网 平台，为深度分析和应用提供基础； 建模分析。提供大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具，结合数字孪生、工业智能等技术，对海量数据挖掘分析，实现数据驱动的科学决策和智能

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概述 欢迎使用视频智能分析服务VIAS，视频智能分析服务依靠AI技术将人工智能应用于工业园区、住宅园区、商业园区的管理，通过视频分析、数据挖掘等技术，在园区多种场景下为用户提供快捷高效的视频分析能力。 父主题： 使用前必读

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概述 欢迎使用园区智能体服务CampusGo，园区智能体依靠AI技术将人工智能应用于工业园区、住宅园区、商业园区的管理，通过视频分析、数据挖掘等技术，在园区多种场景下为用户提供快捷高效的视频分析能力。 父主题： 使用前必读

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String 技术栈类型：Nodejs、Java、Tomcat、Python、Docker、Php。 version String 技术栈版本。 spec Object 技术栈相关参数，请参考表4。 system Integer 是否是系统技术栈。 1：系统技术栈。 0：自定义技术栈。 status

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根据技术栈ID删除技术栈 功能介绍 从API用于根据技术栈ID删除技术栈。 URI DELETE /v3/{project_id}/cas/runtimestacks/{runtimestack_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。

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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： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE

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能够更全面、深入地了解污染来源和分布情况。 单点数据挖掘与污染溯源：基于单点数据挖掘技术，国蓝中天为污染溯源提供了有效支撑。这有助于快速、准确地找到污染源，为后续的管制措施提供有力依据。 综合数据挖掘分析支持决策：通过综合数据挖掘分析，国蓝中天能够为管治提供决策支持。这种数据驱动

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技术指标 物理参数 性能和容量 接口和协议 遵循的协议和标准 HEVC授权

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