捷交付、精益看板等多种研发模式： IPD-系统设备类 IPD-独立软件类 IPD-自运营软件/云服务类 Scrum 看板 多场景多角色的数据分析 提供面向项目经理的自定义统计报表，多个维度对比分析。 提供面向项目经理、项目干系人的项目仪表盘，概览性掌握项目进度、风险。 提供面向C

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数据仓库 类型 产品类型概述 存算一体：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、低时延、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性

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数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。包括定义数据源、制定数据同步策略、移动数据、编制数据目录等。 第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。 数据湖 需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获

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使用说明 IoT数据分析服务提供了RESTful（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 父主题： 使用前必读

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选择。 MRS 集群类型包括分析集群、流式集群和混合集群。 分析集群：用来做离线数据分析，提供Hadoop体系的组件。 流式集群：用来做流处理任务，提供流式处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，又可以用来做流处理任务，提供Hadoop体系的组件和流式处理组件。 自定义：根

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更多信息，请参见GPU加速型。 数据分析 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器 ，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行

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管理大屏 本文介绍如何编辑、收藏、删除数据大屏。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。 已创建管理数据源的项目，参考创建项目完成项目创建。 您已获取数据，参考新建数据源。 已创建所需的数据集，参考可视化创建数据集完成数据集创建。 您已制作并保存该数据大屏。 编辑大屏

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企业业务飞速发展，日活剧增，部分大型业务系统达到了亿级日活流量，对现网稳定性运行带来了极大的挑战。如何提前识别大并发给业务带来的性能挑战，成为企业发展的重中之重。 性能测试服务提供千万级集群超大规模并发能力，涵盖超高并发瞬时发起、梯度加压、动态压力调整等能力，满足亿级日活应用的压测要求，

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JMeter测试工程简介 客户使用JMeter开发了压测脚本，如何快速高效执行存量脚本成为客户当前的主要痛点。 性能测试服务兼容JMeter脚本以及脚本的执行，企业仅需把原有JMeter脚本导入生成JMeter工程，即可快速进行压测，缩短搭建JMeter大规模压测环境的时间，按需弹性扩容并发执行机，提

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Zone设计与实施方案》 Landing Zone基础场景设计-大规模 Landing Zone基础场景设计-超大规模 Landing Zone基础场景实施-中规模 Landing Zone基础场景实施-大规模 Landing Zone基础场景实施-超大规模 数据边界管理设计 数据边界管理实施 云财务治理设计

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编辑授权：开启后可赋予成员编辑权限，支持创建、编辑、替换和删除智能分析助手，同时支持基于智能分析助手进行数据分析。 开启智能分析助手的编辑权限，默认关联开启智能分析助手的使用权限。 使用授权：开启后可赋予成员使用权限，仅支持基于智能分析助手进行数据分析。 选择授权的对象： 用户：给当前用户编辑智能分析助手的权限。 用

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智能搭建 智能搭建通过简化数据分析和仪表板搭建的流程，帮助您更高效地进行 数据可视化 和信息展示（表1）。本文为您介绍如何使用智能搭建相关功能。 表1 智能搭建相关功能 功能 功能说明 查看图表的SQL 智能分析助手支持复制问答过程中自动生成图表的SQL语句，方便您复用该图表的SQL语句分析数据。

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数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。包括定义数据源、制定数据同步策略、移动数据、编制数据目录等。 第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获

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化及与二三维地图语义化融合； 服务层以API/SDK形式对外提供二、三维、BIM地图底图服务、政务专题查询、空间查询、三维可视化及时空大数据分析，支持大中小屏可视化。全息时空门户提供运营、运维管理及CIM平台功能演示； 丰图城市数字孪生平台通常部署在客户侧政务云平台，部署环境设计如下图所示：

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工作负载的数据来预测未来需求。预测需求是一个复杂的过程，涉及到多种因素，包括市场趋势、消费者行为、竞争环境等。通过多种方法的组合，如历史数据分析、资源分析、趋势分析等，以此作为预测需求的基础，并结合人工智能机器学习算法，以便更准确地预测未来的需求，评估工作负载的资源需求。 使预测与工作负载目标保持一致

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基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。 导入HAConnection类。

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Python访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。 导入HAConnection类。

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来运行良好的系统和平衡的工作负载，尤其是卓越的客户体验。卓越运营支柱融合了这些优秀实践，聚焦如何正确地构建软件，高效地运维软件，持续提供卓越的客户体验，包含：组织团队、设计工作负载、大规模运营工作负载和随时间变化改进工作负载的最佳实践。 父主题： 卓越运营支柱

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关于表格中规模的说明。 中规模：账号数量<=10个且VPC数量<=3个且不跨region 大规模：中规模场景不满足时，此场景适用账号数量<=100个且VPC数量<=10个 超大规模：大规模场景如不满足时，此场景适用账号数量>100个或VPC数量>10个 父主题： 关于服务咨询

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复制数据表名 本节介绍如何快速复制数据表名。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“运营中心 > 数据分析 > 数据中心”并进入。 图1 数据中心 如图2所示，单击对应数据表“操作”列的，复制对应表的数据表名，便于快速粘贴。 图2 复制数据表名 父主题： 使用数据中心

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内存优化型 云服务器 擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 该类型弹性云 服务器 默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。 在售：M7、aM7、M7n、M6、M3ne、M3、M2

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