假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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保存图表至仪表板 智能分析助手支持将通过问答自动生成的图表直接添加到仪表板，方便您快速搭建仪表板。 单击“数据分析 > 智能分析助手 > 问答”进入智能分析助手问答页面，根据问答自助生成图表。 单击图表右下方的，选择“添加到仪表板 > 添加到当前仪表板”，可快速将生成的图表保存至仪表板中，如图2所示。

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数据源配置概述 IoT数据分析服务支持多种数据源类型，用户可选择合适的数据源并进行配置： IoTDA实时数据源：将IoT 设备接入服务 （IoTDA）作为数据源，IoT设备接入服务将转发设备上报的数据到IoT数据分析服务，之后您可以通过IoT数据分析服务分析设备上报数据。 DIS数据

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低开发者开发流分析作业门槛，IoT数据分析服务提供图形化流编排能力，开发者可以通过拖拽方式快速开发上线。 表1 实时分析 特点 描述 图形化流编排能力 可视化流编排IDE、无需写SQL，通过简单拖拽完成流作业定义。 物联网流编排算子 基于典型物联网应用场景，封装常用算子，比如数据接入，数据过滤，数据转换等等。

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单元格行信息，列表形式。多个连续值表示单元格垮多行。 columns Array of integers 单元格列信息，列表形式。多个连续值表示单元格垮多列。 cell_location Array<Array<Integer>> 单元格位置信息，列表形式，分别表示单元格4个顶点的x

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年包月”，请确保账户余额充足以便一键部署资源的时候可以自动支付；或者在一键部署的过程进入费用中心，找到“待支付订单”并手动完成支付。请根据表1中预估价格。

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假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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假定用户开发一个Presto数据分析应用，用于获取Presto提供的TPCDS Catalog的call_center表。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。

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SDK内部派发事件 SDK内部派发事件如表1所示。 表1 SDK内部派发事件列表 事件名称 描述 携带的数据 数据类型 事件说明 GYRO_STATUS 陀螺仪有效性检测。 gyro boolean 需要侦听回调，回调函数会接收到一个参数：event: { data: Object

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Effectiveness，简称OEE。一般每一个生产设备都有自己的理论产能，要实现这一理论产能必须保证没有任何干扰和质量损耗。 OEE就是用来表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率。 指标 标准公式 指标含义 时间利用率 （timeUsage） = ∑实际运行时间 / ∑计划开机时间

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假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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利用智能分析助手生成的图表快速构建仪表板，进一步提升数据分析的可视化和交互性。如图4所示，展现了智能搭建的自助生成图表、快速搭建仪表板能力。 自助生成图表：通过自然语言查询，智能分析助手能够自动创建直观的图表，使 数据可视化 变得轻松便捷。 切换图表类型：支持自由切换图表类型、进行聚类分析，实现数据的动态展示。

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1、可能是用户当前帐号无权限访问IoT数据分析服务。 2、可能是用户当前帐号无权限访问IAM服务。 处理建议 方案1：用户改用开通IoT数据分析服务的帐号登录后再访问，或改用主帐号访问IoT数据分析服务。 方案2：用户登录主帐号后，把IoT数据分析服务的FullAccess权限赋予给当前无权限的帐号。

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从这里开始 开通服务 用户首次进入IoT数据分析服务控制台后，将会自动开通IoT数据分析服务。 图1 总览页面 基础配置 为了能够开始正常使用IoT数据分析服务，需要用户完成如下基础配置： 1. 配置数据源：通过配置数据源，将待分析的数据注入IoT数据分析服务。用户可以根据自己的情况选择不同类型的数据源配置。具体内容可参考

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数据源”，单击“创建数据源”，进入创建数据源页面。接着选择“IOT”类型的数据源，然后在数据源输入框中输入数据源名称。 在页面中配置数据源的连接信息，如下表所示。 表1 数据源连接信息 参数 配置说明 数据源名称 填写数据源的名称，根据规划自定义。建议您按照一定的命名规则填写数据源名称，方便您快速识别和查找。

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持创建、编辑、替换和删除大屏；同时支持基于大屏进行数据分析。 导出授权：打开后，可赋予成员导出权限。开启后可赋予成员使用权限，仅支持基于大屏进行数据分析。 查看权限：打开后，可赋予成员使用权限。权限内容：仅支持基于大屏进行数据分析。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。

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子用户无操作权限。 可能原因 用户使用了子用户来访问IoT数据分析服务，但该帐号无操作IoT数据分析服务权限，因此报错。 处理建议 有两种处理方法 方法1、用户使用主来访问IoT数据分析服务。 方法2、利用IAM授权功能，通过主帐号把访问IoT数据分析服务权限授予给子用户。 父主题： 公共错误码

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