统计时延和算法误差可能导致统计数据与日志中的数据有差异，请以日志数据为准。 您需要定制运营报表后才能查看对应的数据，受日志完整性时延的影响，当天定制的报表会在次日生成。例如2023.08.02日定制的报表，会在2023.08.03日生成。 使用限制 如果您的 域名 的所属服务范围为“全球”，您需要

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数据分析 经营数据分析 联营活跃用户分析 父主题： 商品交易

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数据分析 分发统计 播放统计

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Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如，全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖

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显示名称”、“属性类别”、“integer或double类型的最小值”、“integer或double类型的最大值”、“string类型的最小长度”、“string类型的最大长度”、“数据类型”、“单位”、“静态属性的值”、“属性是否为标签”、“analyses”、“分析任务ID”等参数。

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Doris数据分析 导出Doris数据至HDFS 导出Doris查询结果集 父主题： 使用Doris

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大数据校验 大数据校验概述 准备工作 创建源端连接 创建表组并添加数据表 创建目的端连接 创建统计任务并执行校验 查看并导出校验结果 自定义参数说明

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资源概览区域参数的含义如表1所示。 表1 资源概览参数说明 参数名称 含义 API总数 API网关代理中，已创建的API的总个数。数据1个小时刷新一次。 API分组总数 API网关代理中，已创建的API分组的总个数。数据1个小时刷新一次。 API请求总数 API网关代理中，已发布的所有API被调用的总次数。数据10分钟刷新一次。

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使用CarbonData（ MRS 3.x及之后版本）

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通过集成DWS服务，实现观远智能数据分析软件的数据处理功能（智能ETL），可通过拖拉拽形式完成数据的清洗、处理。从数据贴源、关联整合，到基于ETL的清洗、聚合、去重，再到数据逻辑的设计，生成ADS表，为数据分析的整体链路提供了便捷的0代码操作路径。同时，DWS为整个数据分析软件提供了优异的性能，流引擎

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基于应用系统逻辑架构的网络隔离业务应用一般按照逻辑架构划分，可以划分为接入层、应用层、数据层，每一层级部署如果干 弹性云服务器 。考虑到每一层级的实际功能，同一应用相同层级内部的弹性 云服务器 建议二层互通。不同的业务系统部署在不同的子网，同一子网内，仅部署一种应用。应用的不同层级，通过安全组进行隔离。

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关键场景：建立企业准确全面的能反映企业运营健康状况的统一数据分析平台 打通多个业务系统数据，完成手工报表到自动化报表的建设。 统一的数据分析平台，随时随地多终端查看企业运营数据，辅助决策。 强大的大数据量支撑能力，数据清晰规范，降低分析门槛，更好的支撑业务 图2 部署架构 架构说明： 部署

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经营数据分析 商家在“经营数据分析>商品分析”页面可查看截止至前一日24点的交易额和订单量信息。 此页面仅在区域为北京四的情况下可查看，如下图，如遇页面无法查看情况，请确认区域是否选择正确。 操作步骤 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“数据分析>经营数据分析”。 查看交易信息。

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CarbonData数据分析 新建CarbonData表 删除CarbonData表 修改CarbonData表 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData

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接入 DLI 数据源 Hive 大数据平台 公网/终端节点服务/VPC 接入Hive数据源 约束与限制 数据源与DataArts Insight的项目所属的企业项目必须相同。 数据源与DataArts Insight的项目所属的区域必须相同，即仅支持连接当前区域的数据源。 添加数据源时，DataArts

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挑战 随着移动化、大数据、企业数据化的转型，基于传统网络架构部署的园区网络存在越来越多的挑战。 网络建设初期投资大。 部署效率低，影响业务开通速度。 网络管理复杂，运维成本高，且效率低。 网络开放性差。 客户需要一个能够快速部署、简单好用，且具备以下特性的网络方案。 效率高，成本低。

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大数据数据迁移 数据迁移失败，提示超过DLI网管流控上限 部分表迁移失败，报错：CRC Check failed 部分表迁移失败，报错：no more field nodes for for field %s and vector %s

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全量校验：全量对比所有数据，适用于需要对比历史数据的场景。 日级增量校验：依靠元数据中的创建或更新时间，获取数据变化（增量）分区，再进行校验。支持单日或连续多日增量数据的统计，是最常用的校验方式。 小时级增量校验：依靠元数据中的创建或更新时间，获取数据变化（增量）分区，再进行校验。在24小

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大数据数据迁移 使用须知 准备工作 创建源端连接 创建目的端连接 迁移实施 查看并导出执行结果 自定义参数说明

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对接大数据组件 支持的大数据组件简介 Hadoop对接OBS Hive对接OBS Spark对接OBS Presto对接OBS Flume对接OBS DataX对接OBS Druid对接OBS Flink对接OBS Logstash对接OBS 父主题： 大数据场景下使用OBS实现存算分离

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查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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