，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、 CS V、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQ

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足的问题。例如，如下图图1示例可以看出： 大约在凌晨4点到7点这个数据段，ETL作业任务结束后没有其他作业，因为资源固定一直占用，导致严重的资源浪费。 上午9点到12点以及下午14点16点的两个时段，ETL报表和作业查询的请求量很高，因为当前固定资源不够，导致作业任务排队，任务一直排队。

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。 具体配置参数说明请参见创建设备。 完成后，在页面的设备列表中可查看创建的设备。 创建规则。 在实例控制台的“设备集成 LINK > 规则引擎”页面。 若获取到规则列表文件，则单击“导入规则”，通过导入规则列表文件创建规则。 若未获取到规则列表文件，则单击“创建规则”，手动创建规则。

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力拆分成若干个物模型服务，再定义每个物模型服务具备的属性、命令以及命令的参数，最终完成物模型定义。 规则引擎 ROMA Connect不直接存储设备上报的数据，用户可以通过规则引擎配置设备数据的转发规则，把设备上报的数据转发到其他云服务进行存储或做进一步分析处理，供业务应用使用。

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产品模板相关API，包括产品模板的创建、修改、查询、删除等操作。 产品管理 产品相关API，包括产品的创建、修改、查询、删除等操作。 规则引擎 规则引擎相关API，包括规则的创建、修改、查询、删除等操作。 服务管理 设备服务相关API，包括设备服务和属性的创建、修改、查询、删除等操作。

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、小规模验证等场景。 初级使用者：基于电影评分的数据集成与开发流程 DWS 免费版 初级版 数据集成+数据开发 用于大数据开发场景的数据ETL任务管理等场景，但不涉及 数据治理 ，适用于开发者试用、小规模验证等场景。 高级使用者：基于出租车出行的数据治理流程 MRS Hive 企业版

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此无法将应急设备间的联动完全依赖于云端规则处理，需要借助端侧规则引擎实现预案联动。在实施时，可以预先针对火灾、交通事故等不同情况制定相应的设备联动预案。监控人员可以根据隧道内发生的情况，一键启动设备预案，通过端侧规则引擎实现多种相关设备同步进行状态变化，从而降低对网络质量的依赖，

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全流程数据质量监控：支持ETL全流程的事前、事中、事后数据质量检查和告警，形成数据质量报告，帮助客户提升数据质量。 一站式数据开发：覆盖数据采集、建模、离线/实时开发、运维监控、服务开发等环节，数据开发者只需专注于业务开发； 支持复杂调度场景：支持ETL流程多层嵌套、跨项目、跨流程依赖调度，支持不同周期时间的调度。

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算子类型(rank_etl_type) 是 Enum 排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters)

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DGC是 数据治理中心 ，尤其是数据开发模块，数据的ETL脚本的逻辑和任务调度编排均在DGC上。因此，一个规范统一的命名规范显得尤为重要，统一而规整，加强数据治理的专业性。 脚本规范检测 脚本注释 排版规范 语句规范 脚本承载着数据ETL的逻辑，定期运行。增强脚本的可读性，有助于数据开

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area_unit,yield_wegt,yield_unit,total_wegt,total_wegt_unit,data_sorc_code,etl_time -export-dir hdfs://hacluster/user/hive/warehouse/dm_agr_prod_city_summ02

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，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQ

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针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库 在整个BI系统中起到了支柱的作用，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet of thing

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迁移RDS数据至 DLI ，具体请参考迁移RDS数据至DLI。 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。

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AS BEGIN_PROC DECLARE I_LOAD_DT ALIAS FOR $1 ; -- ETL Date V_TASK_ID ALIAS FOR $2 ; BEGIN RETURN I_LOAD_DT ||

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设备发放服务使用指南 设备接入服务 通过设备接入服务，您可以通过全球多个站点的无缝切换，实现跨区域海量设备的接入、数据采集/转发、远程控制，还可以通过规则引擎与华为云其他云服务无缝对接，丰富物联网应用。 设备接入服务使用指南 开发中心工具 开发中心是基于物联网平台提供的一站式开发工具。通过开发

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理。 停车场车位感应设备和进出门闸设备通过设备集成连接到ROMA Connect，实时上报车位状态信息和车辆出入信息。 设备上报的数据经规则引擎转发到消息集成的Topic上存储。 通过数据集成任务把Topic中的停车场数据实时写入停车场管理系统的数据库中，用于车位状态监测和停车计费，并可在IOC大屏上显示。

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操作，提升管理效率。使用设备接入控制台，可以实现对产品的创建、开发、调试，设备的注册、管理、鉴权、软固件升级。在设备接入控制台，可以创建规则引擎，满足用户实现设备联动和数据转发的需求；还可以存储产品和设备数据及生成相应统计报表，方便用户监控设备的各种状态。 功能 简介 产品 某一

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通过配置相应的调研规则，对待集成的源端系统数据进行调研，方便用户快速获取到要进行数据实施的源系统数据结构。 ETL Mapping脚本自动生成 将方案设计中“ETL映射设计”部分形成的ETL脚本同步到 DataArts Studio 作业指定的目录。 数据入湖作业自动生成 对于调研到的数据，可

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组添加一个或多个子用户组；可以单击移动用户组，将该用户组移至其他用户组下，变成一个子用户；单击转移将该组拥有的资源(卡片、页面、数据集、ETL、数据账户)转移给别的组，转移后该组不再允许对所拥有的资源进行编辑操作。还可以删除用户组，如下图所示： 图2 用户组管理 父主题： 实施步骤

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//堆内存 --conf spark.executor.memoryOverhead=1024 //堆外内存 基于Spark进行ETL计算，CPU核心 ：内存比例建议>1:2，推荐1：4~1：8 上一个规则是指纯读写的资源配比，如果Spark的作业除了读写还有业务逻辑计算

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