间隔1分钟） 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 在作业目录中，右键单击目录名称，选择“新建作业”，创建一个批处理的Pipeline作业，分钟作业的名称为job_3417_kk01。 进入作业画布界面后，选择 MRS Spark作业算子，配置算子相关参数，配置指导请参见MRS

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Flink作业运维能力增强，包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算，毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算，分钟级计算完成。 支持对流处理和批处理的数据进行过滤配置，过滤无效数据。 读取HDFS数据时，提前根据计算周期过滤。 作业定义平台故障、服务降级

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Flink作业运维能力增强，包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算，毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算，分钟级计算完成。 支持对流处理和批处理的数据进行过滤配置，过滤无效数据。 读取HDFS数据时，提前根据计算周期过滤。 作业定义平台故障、服务降级

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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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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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5折，保障期内被系统回收可免除部分费用 灵活便捷 随租随用，秒速提升性能，支持设置时长，到期后自动释放 规模运行 支持超大规模工作负载，支撑企业快速完成批处理任务 【竞享实例购买入口】https://activity.huaweicloud.com/ceci.html

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Distcp作业 使用Hue提交Oozie SSH作业 使用Hue提交Coordinator定时调度作业 使用Hue提交提交Bundle批处理作业 在Hue界面中查询Oozie作业结果 配置Oozie节点间用户互信 父主题： 使用Oozie

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具体组件安装方式可见：IoT Device SDK（Python）使用指南。 版本说明 表1 Python版本说明 版本 变更类型 说明 1.2.0 新增功能 增加规则引擎、设备发放功能、自定义断线重连功能、升级组件版本。 1.1.4 新增功能 OTA升级支持网关模式 1.1.3 功能增强 更新服务端ca证书

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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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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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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的补充，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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系统会统计已提交的所有作业节点数，含实时作业和批处理作业。 实例运行时长top100 通过时间和责任人筛选出我的或者全部责任人的实例运行时长top100的数据。 单击作业名称，可以跳转到实例监控界面，查看作业运行的详细信息。 系统默认展示一个月的批处理作业实例运行时长数据。 实例运行失败top100

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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使用Hue提交Oozie Distcp作业 使用Hue提交Oozie SSH作业 使用Hue提交Coordinator定时调度作业 使用Hue提交Bundle批处理作业 在Hue界面中查询Oozie作业结果 配置Oozie节点间用户互信 父主题： 使用Oozie

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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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的问题，项目运行中，还有许多链接超时的情况。 分析原因 删除数据后，导致索引表和数据表不对应，导致异常。 处理方法 短期：通过离线流进行批处理，在第二天补数据。 长期。 lemon特性暂不支持数据删除操作，删除后会出现表数据不对应查询异常，去掉数据表TTL老化。 针对CBC数据老化场景看是否可以去掉TTL增强索引。

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1.4 功能增强 修复远程登录报文上报超时问题 1.1.3 功能增强 更新conf\rootcert.pem证书 1.1.2 新功能 增加规则引擎、M2M、gn编译文件、异常检测、日志打印时间戳、MQTT_DEBUG、国密算法、远程配置、端 云安全 通信（软总线）功能 1.1.1 新功能

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在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。API操作请参考《 数据湖 探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource

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Processors 处理器Processors用于处理Receivers收集到的数据，例如常用的batch处理器，用于对遥测数据进行批处理。 Exporters 导出器Exporters是将遥测数据发送到指定后端的方式，它帮助我们更好地可视化和分析遥测数据。 Extensions

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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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”，且长度为1～128个字符。 作业类型 选择作业的类型。 批处理作业：按调度计划定期处理批量数据，主要用于实时性要求低的场景。批作业是由一个或多个节点组成的流水线，以流水线作为一个整体被调度。被调度触发后，任务执行一段时间必须结束，即任务不能无限时间持续运行。 批处理作业可以配置作业级别的调度任务，即以

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