Flink作业模板相关API 包括新建模板、更新模板、删除模板和查询模板列表。 Spark作业相关API 包括创建批处理作业、取消批处理作业、查询批处理作业列表、查询批处理作业详情、查询批处理作业状态和查询批处理作业日志。 Spark作业模板相关API 包括保存SQL模板、创建作业模板等模板相关API。

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Topic类 说明 {产品标识}/out/{设备标识} 发布 用于设备发布消息，消息处理按照规则引擎配置进行，用户可灵活使用。 {产品标识}/in/{设备标识} 订阅 用于设备订阅消息，消息处理按照规则引擎配置进行，用户可灵活使用。 /v1/devices/{设备标识}/datas 发布

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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基础版算入计费消息数 设备调用LWM2M协议的Register消息 应用端消息 应用端调用物联网平台API发送的消息 算入计费消息数 规则引擎转发消息 使用规则引擎转发到其他 华为云产品 的消息 当低于设备上报消息数时免费赠送，超过部分算入计费消息数。 例如： 上报100万条，流转110万条，消息数按110万条计算。

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和协议差异，通过规则引擎将数据流转到OBS进行存储，还可以流转到 MRS 进行进一步的数据处理。 图6 分布式光伏业务架构图 分布式光伏场景参考架构如下： 端侧不同的厂家的逆变器设备通过MQTT协议上报电压，电流，功率，发电量等数据到云端。 云端IoTDA通过规则引擎将数据流转到OB

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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个转发规则流转数据的最大积压（缓存）大小为1GB，最大积压（缓存）时间为24小时，如需修改可参考数据转发积压策略配置。 清空积压消息 当规则引擎将消息转发至第三方应用 服务器 时，若该服务器故障导致消息无法及时处理，IoT物联网平台将会积压数据。考虑到用户对数据实时性的要求，我们支持

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时更换电池。 图1 设备联动架构图 若您想要进一步体验设备联动功能，可参考设备触发告警并邮件或短信通知。 云端规则 端侧规则 父主题： 规则引擎

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应用服务器调用查询设备历史数据接口，主动从物联网平台获取设备上报的数据。 应用服务器调用订阅平台业务数据接口，使物联网平台在设备上报数据时，主动将数据推送给应用服务器。 通过规则引擎数据转发规则，通过DIS或者DMS转发至应用服务器。 父主题： 应用集成（联通用户专用）

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String 项目编号，获取方法请参见项目ID和账号ID。 jobName 否 String 作业名称。 如果要查询指定批处理作业的实例列表，jobName就是批处理作业名称； 如果要查询实时作业下某个节点关联的子作业，jobName格式为[实时作业名称]_[节点名称]。 minPlanTime

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输入用于转发的测试数据，或单击右上角"模拟输入模板"，使用模板数据，然后单击"连通性测试"。 图2 转发目标-连通性测试结果 父主题： 规则引擎

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度为1～128个字符。 子作业名称 是 选择需要调用的子作业名称。 说明： 您只能选择已存在的批处理作业名称，此批处理作业不能为作业本身，并且该批处理作业为不包含Sub Job节点的作业。 子作业参数名称 是/否 当节点属性中子作业参数配置为空时，子作业使用自身参数变量执行。父作业的“子作业参数名称”不显现。

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V2.0考试覆盖：大数据应用开发总指导、大数据主流技术、大数据场景化解决方案（离线批处理、实时检索、实时流处理、融合数仓）、大数据应用开发流程等内容。 知识点 大数据应用开发总指导 5% 大数据离线批处理场景化解决方案 20% 大数据实时检索场景化解决方案 25% 大数据实时流计算场景化解决方案

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tasks)，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。 短时任务（Job）：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、Statefulset）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在

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one-off tasks），即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。 Job：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、StatefulSet）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停

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数据处理方式：“按字节数”和“按批处理”。 表1 数据处理方式介绍 数据处理方式 说明 按字节数 需配置“最大字节数”，每次触发时获取记录的最大字节数。只有当分区中单条记录小于该值，才能被获取。设置范围：0KB-4MB。 按批处理 需配置“批处理大小”，单次拉取的最大数据条数。只

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怎样将OBS表映射为 DLI 的分区表？ 场景概述 用户使用Flink SQL作业时，需要创建OBS分区表，用于后续进行批处理。 操作步骤 该示例将car_info数据，以day字段为分区字段，parquet为编码格式，转储数据到OBS。更多内容请参考《 数据湖探索 Flink SQL语法参考》。

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设备联动规则 设备联动规则是规则引擎的一种，通过设置一个规则的触发条件（如温度阈值、时间等），在满足触发条件时，物联网平台会触发一个指令来使设备执行一个操作（如上报信息、打开设备开关、上报告警等）。详细请参见规则引擎。 告警管理 支持管理通过规则引擎里定义触发的设备告警，包括查看

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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