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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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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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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SQL Explorer和DAS Slow Query Log，分别表示DAS收集全量SQL开关和DAS收集慢SQL开关。 datastore_type 是 String 数据库类型。当前全量SQL支持的数据库类型包括MySQL和 GaussDB (for MySQL)，慢SQL支持的类型：MySQL、GaussDB(for

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使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 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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使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 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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列举全量分区值列表 功能介绍 遍历分区名称列表信息，返回全量的数据。 对于事务表，支持基于表的特定版本遍历分区名称列表。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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可打通数据采集-接入-可视化分析-智能应用的全流程；大数据架构提供企业级平台能力，支持万级用户数及十亿级数据量； 观远数据开发平台：数据治理工具，可进行多种数据来源的对接；提供复杂灵活的调度能力进行数据集成与处理；随后这些数据可以通过服务化的能力提供给数据分析平； 观远数据连接器

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快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，在集群Master节点中更新客户端，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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数据探索就是利用 数据可视化 ，探索多来源数据间关系的一种数据分析方法，是为实现数据索引和数据追溯。数据探索功能使用图结构来承载物理产品的数字模型，吸收的各环节相关数据，从而形成伴随物理产品全生命周期的全量数据价值网络，为各环节提供同源数据。数据探索有以下特点： 数据模型图谱可以自然地表现作业过程中产生的数据和数据间关系。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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增值包（可选） 安全大屏 如有现场讲解汇报、实时监控等场景，希望获得更好的演示效果，需要将安全云脑服务的分析结果展示在大型屏幕上的需求，可以额外单独购买安全大屏。 计费因子：安全大屏。 包年/包月、按需计费 包年/包月：安全大屏单价 * 购买时长 按需：安全大屏单价 * 计费时长

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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MySQL作数据存储，采用 MapReduce服务 MRS 企业级大数据平台来作数据分析 方案优势 商业智能解决方案把大数据分析所需的产品功能全部融入一个平台进行统一管控。为各种规模的企业提供灵活易用的全业务链的大数据分析解决方案，让每一位用户轻松挖掘大数据价值，获取深度洞察力。 全方

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全量同步失败报错，关键词“Java heap space” 场景描述 全量同步期间DRS任务报错，同步日志界面提示：service DATAMOVE failed, cause by: Java heap space 可能原因 业务存在大数据字段导致同步任务内存超限。 解决方案 查看任务状态是否正常。

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全量阶段失败报错，关键词“Unknown database ***” 场景描述 全量迁移或同步期间DRS任务报错，日志提示信息：service DATAMOVE failed, cause by: retry structures failed events=the fail structures

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