部署架构围绕前后端分离技术，前端采用渐进式前端技术框架vue+webpack+自研组件，要保证模式样式美观，多端统一，后端需要采用微服务架构为支撑，并采用流式消息驱动技术保证数据处理安全、及时、高效。集合大数据存储方案，可以支撑海量数据分布式存储分析，并可通过统一运维平台进行统一监控分析。

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对接大数据平台 支持的大数据平台简介 华为云 MRS 对接OBS Cloudera CDH对接OBS Hortonworks HDP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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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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大数据校验概述 迁移中心 MgC为多种大数据计算/存储引擎，如Hive、Hbase、Doris和MaxCompute等，提供了一致性校验方法。通过一致性校验，您可以更加放心地进行大数据迁移操作，确保数据的准确性和可靠性，从而避免了数据丢失或不一致的风险。 校验方式说明 全量校验：

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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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中软国际 数据治理 专业服务解决方案，旨在基于 华为云计算 底座，通过 DataArts Studio 等大数据相关产品，为企业提供数据治理服务。 在数字政府行业，帮助政府建设数据专区，通过数据开发利用，实现数据分析决策。丰富的数据应用场景，让数据在应用中发挥作用，提升政府行政执法效率；激活政府数据资

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份，提升数据可靠性。 大数据融合分析 随着信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫切诉求。而如何从海量数据中快速挖掘“价值”，成为助力用户实现预测性分析的关键要素。 图2 大数据融合分析 优势 统一分析入口

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目标，提供专业、全面的信息技术服务。 方案架构 图1 全民健康信息平台解决方案 架构说明 全栈自研架构（鲲鹏底座、Euler、 GaussDB 、DWS），架构先进，安全可信； 采用自研云数据库GaussDB，分布式架构保障性能先进，业务可靠； 业务通过集群化部署，提升/保障业务服务稳定性，

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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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提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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列式存储布局和专用压缩算法，相比开源版本压缩率可以提升5~10倍左右。 高查询性能 多节点多线程并行查询，可高效处理高并发大数据量分析任务。 典型应用 IoT传感器时序数据分析 物联网应用，规模和可靠性至关重要。GeminiDB Influx接口提供了高吞吐量和并发性，您可以通过快速的响应

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IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术门槛较高，而IoT数据分析服务整

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不同，可根据需要选择版本类型。 LTS版：集群提供更强的高可靠和容灾能力，融入了MRS服务自研组件，提供长期的支持和演进。 普通版：主要依托开源组件的能力，融入了MRS服务自研、成熟稳定的特性和功能，带来性能及稳定性的提升。 LTS版 集群版本 MRS集群的版本，不同版本所包含的

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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于华为自研的鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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场景1：零售消费场景 机遇和挑战 零售行业客户门店数量多，但前期管理较为粗放，在门店数量急剧增加的情况下，海量数据也沉淀较多，企业往往面临着以下挑战： 如何挖掘海量数据价值，促进管理精细化：企业内部拥有多个信息化系统，随着企业高速发展，沉淀了海量数据。品牌希望有效地进行数据分析，挖掘数据价值，实现进一步精细化管理，降本增效；

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

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

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提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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网站数据分析场景 使用Superset从MySQL中获取数据进行分析

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授权大数据资产 对大数据资产进行敏感数据识别或数据脱敏则需要对实例下的数据库进行授权，该章节介绍如何对数据库进行授权操作。 前提条件 已开通DLI、 CSS 服务，且DLI、 CS S中已有资产，且对应子网下含有可用的IP配额。 授权大数据 这里以Elasticsearch大数据类型为例

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