大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平

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大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。

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添加大数据资产 如果您的资产是自建大数据类型，请参照此章节将大数据实例添加到DSC服务。 如果您的资产为 DLI 数据库，请参照添加DLI数据库进行添加。 前提条件 已完成大数据资产委托授权，参考云资产委托授权/停止授权进行操作。 已获取自建ES、HBase以及Hive数据源的版本、

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Excel打开监控数据 CS V文件乱码如何处理？ 用户使用 云监控服务 可以将监控数据导出为csv文件，而使用Excel工具打开该文件时，可能出现中文乱码的情况。这是因为云监控服务导出的csv文件使用了UTF-8编码格式，而Excel是以ANSI格式打开的，没有做编码识别。针对此问题有以下解决方案：

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保存excel导入导出记录（API名称：createRecord） 功能介绍 保存excel导入导出记录 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL

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金融行业：金融统一监管报表平台，金融风险全面管控，金融大数据中台 租赁行业：租赁行业大数据平台，租赁资产监督管控 医疗卫生：省级卫生数据管理与服务平台，医院 数据治理 与运营分析平台 能源：应急与能源行业大数据平台，电网规划大数据平台 其他：零售行业数据治理平台，环保行业数据治理平台

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大数据优化与提升服务 结合华为自身理论经验，帮助企业规划构建大数据体系和治理平台。 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升

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大数据迁移后数据校验 MaxCompute迁移至DLI数据校验 MRS ClickHouse迁移至MRS ClickHouse数据校验 阿里云EMR ClickHouse迁移至MRS ClickHouse数据校验 阿里云 ClickHouse迁移至MRS ClickHouse数据校验

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支持的大数据组件简介 在华为云大数据存算分离方案中，OBS除了可以与大数据平台对接外，还可以直接与开源的大数据组件对接。 当前支持的大数据组件如下： Hadoop Hive Spark Flume DataX Druid Flink logstash 父主题： 对接大数据组件

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华为云大数据组件 常用的华为云大数据服务组件如下，设计大数据部署架构时可参考： MapReduce服务 （MapReduce Service，简称MRS） MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群，完全兼容开源接口，轻松运行Hadoop、

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难以优化企业的生产策略和决策 因为收集到的数据格式不一，给数据分析带来了难度，所以企业难以根据数据对已有的生产策略进行优化，也很难决定是否启用新的生产策略。 ROMA Connect的数据采集、集成以及借助企业级大数据分析解决方案，助力制造业向物联网集成转型，最终达成“智”造愿景。

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使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：

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，请确保Excel文件中的库表名称与MaxCompute中的实际表名一致（全部小写）。如果Excel文件中填写的库表名称为大写，迁移任务会因为无法正确识别表名导致无法迁移。 注意事项 CSV模板文件编辑 当使用MgC提供的CSV模板文件进行数据筛选时，请不要使用Excel对CSV

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竞享实例的应用场景 图像与媒体 大数据分析 Web应用 高性能计算

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开发、数据架构、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。

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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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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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IoT数据分析服务权限配置示例 iam授权的过程 默认情况下，管理员创建的IAM子用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略和角色，才能使得用户组中的用户获得策略定义的权限。 前提条件： 需要管理员账号已开通IoTA数据分析服务，未开通则访问开通服务。 创建好子用户

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新能源车的数据分析场景 当前新能源车都已联网，并且高频持续产生数据到云端，如何对这些数据进行高效的管理和分析是车企面临的一个重要课题。通过使用IoT数据分析服务，可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。 优势 IoT数据分析服务作为整合了数据集成，数据清洗，数据存储，数据分析的一站

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数据转发 零代码搭建物联网监控大屏 IoTDA结合DLI+DWS+Astro实现大数据分析 IoTDA结合ModelArts实现预测分析 指标数据推送至DMS Kafka最佳实践

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查看查询结果 数据分析结束后，您可以直接在绘图区查看结果或者在“查询结果”页签获取结果信息。 查看查询结果的具体步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“查询结果”页签下，展示查询结果。

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