无需任何人工干预。 实时数据分析 场景概述 实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析，主要包含数据采集，加工，清洗，分析等环节。实时数据分析应用十分广泛，在车联网、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。 客户瓶颈 收集大数据时需要快速添加大量实例，并在收集结束后删除实例。

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访问者的活动，有利于分析工具快速访问数据，为用户生成推荐。 优势： 超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。

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IoT数据分析服务系统权限 下表 为IoT数据分析服务的所有系统权限 表1 IoT数据分析服务系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 Tenant Administrator 拥有该权限的用户拥有除IAM外，其他所有服务的所有执行权限。 系统角色 Tenant Guest 拥有

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IoTDA结合 DLI +DWS+Astro实现大数据分析 概述 在物联网解决方案中，设备产生庞大的数据，使用传统的Mysql数据库已经无法达到要求，为了降低存储成本，提高数据查询效率，华为云物联网平台可以通过规则引擎，将数据转发到华为云其他云服务，例如可以将海量数据经过 数据湖探索 服

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MySQL作数据存储，采用 MapReduce服务 MRS 企业级大数据平台来作数据分析 方案优势 商业智能解决方案把大数据分析所需的产品功能全部融入一个平台进行统一管控。为各种规模的企业提供灵活易用的全业务链的大数据分析解决方案，让每一位用户轻松挖掘大数据价值，获取深度洞察力。 全方位数据源接入：提

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应用场景 大数据在人们的生活中无处不在，在IoT、电子商务、金融、制造、医疗、能源和政府部门等行业均可以使用华为云MRS服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL（Extract-Tran

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集并存储管理为后续的数据分析做好基础准备。它提供开箱即用的数据采集和预处理工具，帮助客户可以敏捷地快速搭建分布式数据收集网络，并且确保海量高速数据的处理性能。 强大的工具化数据分析平台 在统一管理海量的各种数据基础之上，对上层提供开箱即用的GUI即席查询工具。在此之上用户使用数据

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大数据 数据湖 探索 DLI 数据治理中心 DataArts Studio 数据仓库 服务 GaussDB (DWS) MapReduce服务 MRS 云搜索服务 CSS 父主题： SCP授权参考

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数据分析 根据条件查询采集信息中的图片（API名称：queryCollectPhotoDetail） 查询作业对象筛选的执行人数量（API名称：queryJobTaskExecutor） 根据条件查询所有场景ID（API名称：queryTaskPictureByCondition）

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该解决方案能帮助用户快速部署Smartbi平台，Smartbi是一站式BI大数据分析平台，可对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示：

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数据分析 查询审计告警信息 查询审计SQL语句 查询审计汇总信息 父主题： API

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数据分析 运营报表 订阅报表 父主题： 统计分析（新）

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平台。 FineReport，企业级web报表工具，支持通过简单拖拽操作便可制作中国式复杂报表，轻松实现报表的多样展示、交互分析、数据录入等需求。借助于FineReport的无码理念，可以轻松地构建出灵活的数据分析，网络直报等应用系统，大大缩短项目周期，减少实施成本。FineRe

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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工具 SQL诊断 SQL探针 表诊断 父主题： 在监控面板(DMS)查看GaussDB(DWS)集群监控

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应用场景 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。GaussDB(DWS)作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1 数据仓库迁移

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大数据校验 Hive校验结果中的源端数据和目的端数据显示为“0”或“-1” Hive校验的sum统计结果显示未达标 DLI校验任务出现大量失败表 Delta 数据量较大时，如何优化校验任务？

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大数据血缘 部署迁移工具Edge 采集元数据 血缘采集

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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掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。

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架构、数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 产品架构如图1所示。 图1 产品架构

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IoT数据分析 IoT数据分析基于物联网资产模型，整合物联网数据集成，清洗，存储，分析，可视化，为开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。它包含“获取资产详情”、“删除资产模型”、“获取资产模型详情”、“发布资产”、“获取资产列表”、“删除资

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