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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功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选

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场景二：审计分析，围绕企业审计总体目标，构建审计分析应用工具与审计模型 结合企业信息化环境利用大数据技术，提供科学的 数据治理 工具、八大建模工具、数据加工体系，构建灵活便捷数据授权机制。 构建涵盖财务、业务、管理等分析模型，实现全面数字化分析应用。 客户价值：提供自助分析平台，智助全员

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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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I，华为和帆软共同为本项目开发了自助分析平台。 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

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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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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。 优势： 大数据分析：结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。

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缩容。 聚焦核心业务 大数据作为二次开发平台，开发人员时常难以判断具体的资源消耗，由于查询分析的条件复杂性（例如全局排序，过滤，合并等）以及数据的复杂性（例如增量数据的不确定性等），都会导致预估计算量难以进行，而使用弹性伸缩能力，可以让业务人员专注于业务开发，无需分心再做各种资源评估。

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统计数据的人员，您希望他们拥有IoT数据分析服务的查看权限，但是不希望他们拥有增删或者改动IoT数据分析服务资源等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用IoT数据分析服务的查看操作，控制他们对IoT数据分析服务资源的使用范围。 如果华为云账号已经

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定制开发指导（基于智能排班模型BO） 本章节介绍如何基于智能排班模型BO进行二次开发。 开放能力 定制开发流程 基本操作 定制开发应用 打包发布应用 父主题： 智能排班二次开发指南

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数据开发概述 数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 数据开发模块曾被称为 数据湖 工厂（Data Lake Factory，后简称DLF）服务，因此在本文中，“数据湖

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大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍

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多读多写的持久化存储，适用于多种工作负载场景，包括媒体处理、内容管理、大数据分析和分析工作负载程序等场景。 对象存储卷：CCE支持创建OBS对象存储卷并挂载到容器的某一路径下，对象存储适用于云工作负载、数据分析、内容分析和热点对象等场景。 极速文件存储卷：CCE支持创建SFS T

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大型企业的数据库往往需要应对TB级数据，有较强的数据存储需求。且大数据场景下，还需要满足业务在线数据实时写入数据库、大数据计算分析、分析结果反馈等实时查询、动态分析的需求。 优势： MapReduce：解决数据分析场景需求，用户可以自己写查询语句或脚本，将请求都分发到DDS上完成。

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全量数据同步 增量数据同步 规范设计 配置中心（审核人、功能、模型管理配置） 流程设计 主题设计 码表管理 数据标准 关系建模（逻辑模型、物理模型） 业务指标 技术指标 维度建模 数据开发 连接管理 脚本开发 作业开发 实例管理 补数据监控 配置环境变量 数据治理 数据质量监控 数据资产

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数据源概述 数据源是数据分析的基础，首先要将数据源接入DataArts Insight后再进行数据分析。DataArts Insight提供了安全可靠的数据连接方式，为数据分析人员提供丰富多种的数据源接入方式，有效地提高数据分析人员的分析效率。当前DataArts Insight

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将很难获得有价值的决策信息。 元模型设计的七个原则，以帮助企业架构师设计比较好的元模型 限制元模型中组件（Component，即本文语境中的实体）和引用类型（Reference Type）的数量： 对实体和引用类型的数量要保守，控制企业架构元模型的复杂度至关重要。假设你使用15个实体定义一个领域元模型来描述Cloud

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策略及授权项说明 07 大数据组件的应用开发指导 通过参考 MRS 提供的开发指南操作指导及样例工程，您可以开发并运行调测自己的应用程序。 开发指南 获取MRS二次开发样例工程 通过Flink分析网页停留时间 通过HBase管理企业用户信息 HDFS文件操作 Hive数据分析应用 Impala应用开发

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如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训练流程中使用Scik

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AI原生应用引擎是企业专属的一站式大模型开发及应用构建平台。无论是研发技术人员还是业务人员，都可通过简易的界面化操作，快速开发大模型应用或训练专属模型。 AI原生应用引擎提供企业专属大模型开发和应用开发的整套工具链，包括数据准备、模型选择/调优、知识工程、模型编排、应用部署、应用集成等能

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2022年9月13日国务院办公厅印发《全国一体化政务大数据体系建设指南》，明确建设目标：2023年底前，全国一体化政务大数据体系初步形成，基本具备数据目录管理、数据归集、数据治理、大数据分析、安全防护等能力，数据共享和开放能力显著增强，政务数据管理服务水平明显提升。到2025年，全国一体化政务大数据体系更加完备，政

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