环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。 通过CPU单线程模拟玩

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迁移DWS数据至 DLI ，具体请参考迁移DWS数据至DLI。 数据分析 DLI应用于海量的日志数据分析和大数据ETL处理，助力各行业使能数据价值。当前数据分析最佳实践内容如下： 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析，具体请参考使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析。 使用DLI将 CS V数据转换为Par

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nk队列与DMS Kafka和DWS之间的网络。弹性资源池选择购买的DLI队列，虚拟私有云选择Kafka和DWS所属的虚拟私有云以及子网。 图8 跨源管理 创建完跨源管理后，可在“资源管理 > 队列管理 > 更多 > 测试地址连通性”中进行Kafka和DWS的连通性测试。 图9 连通性测试

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常指标数据（电池、发动机，轮胎胎压、安全气囊等健康状态）的采集和分析，及时将维保建议回馈给车主。 优势 多源数据分析免搬迁：关系型数据库RDS中存放车辆和车主基本信息， 表格存储 CloudTable中存放实时的车辆位置和健康状态信息， 数据仓库 DWS中存放周期性统计的指标。通过DLI无需数据搬迁，对多数据源进行联邦分析。

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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 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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有效的数据分析和决策支持工具，帮助企业更好的了解市场、优化业务、降低风险，更加科学和高效地管理企业，推动企业向更加智能化的方向发展。 方案架构 本方案由华为云底座、数据分析平台和数据应用平台组成，基于华为云能力，构建 “一个平台、两个统一、三个层级、四个改善”的数据分析系统： 一

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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 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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sform-Load）处理形成模型化数据，以便提供给各个业务模块进行分析梳理，这类业务通常有以下特点： 对执行实时性要求不高，作业执行时间在数十分钟到小时级别。 数据量巨大。 数据来源和格式多种多样。 数据处理通常由多个任务构成，对资源需要进行详细规划。 例如在环保行业中，可以将

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GeminiDB快速读写和高可扩展特性使其适用于具有产品目录、推荐、个性化接口等功能的电子商务网站和娱乐网站，可用于存储访问者的活动，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。

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RS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 配置DLI 队列与公网网络连通 介绍DLI队列在公网访问场景下网络连通的方法。通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。 Spark SQL作业开发 使用Spark

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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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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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可以基于需求选购，另外，提供规划、设计、实施的服务能力，和客户共建场景化应用； 提供存算分离、湖仓一体的大数据平台，通过优化数据处理路径和提升存储效率，大幅降低数据存储成本； 构建在线分析数据处理通路，数据实时同步、实时处理、交互式查询，实现分钟级甚至秒级的数据时效。 方案架构

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数据分析 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析 使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 使用DLI进行电商BI报表分析 使用DLI进行账单分析与优化 使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析 永洪BI对接DLI提交Spark作业

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。 系统能够进行网站访问日志数据的可视化分析，能够将访问IP地址来源以地图图形的样式进行展现。系统能够实现访问栏目、访问浏览器和操作系统统计图形的展示和筛选。 站点发布统计-支持按栏目、角色、机构、用户发布统计查看，支持按日、周、月站点及时间段设定方式查看栏目发布详情，支持发布详情导出

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报表类型 热门URL：展示top 100 URL，支持按照流量和请求数量排序。 热门Referer：展示top 100 Referer，支持按照流量和请求数量排序。 热门UA：展示top 100 UA，支持按照流量和请求数量排序。 过期时间 当前报表的有效期，超过有效期后，无法统计到数据。

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数据分析 使用GaussDB(DWS)秒级查询交通卡口通行车辆行驶路线 使用GaussDB(DWS)分析某公司供应链需求 使用GaussDB(DWS)分析零售业百货公司经营状况

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数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS

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