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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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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新建报表模板：进入【报表】→【报表管理】→【报表模板编制】 管理报表模板：进入【报表】→【报表管理】→【报表模板列表】 编制报表 手工新建报表：进入【报表】→【报表管理】→【报表编制】 系统自动生成报表：进入【报表】→【报表管理】→【报表自动生成方案】 管理报表：进入【报表】→【报表管理】→【报表列表】 父主题：

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消费侧根据目录查询目录下的数据集 管理侧根据目录查看目录下的数据集列表 根据数据集ID获取数据属性信息 根据数据集ID获取样例数据信息 刷新数据集样例数据 查询样例数据刷新状态 提交数据分析请求 查询数据分析状态 查询数据分析结果 根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 提交样本量或者时域分析任务

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消费侧根据目录查询目录下的数据集 管理侧根据目录查看目录下的数据集列表 根据数据集ID获取数据属性信息 根据数据集ID获取样例数据信息 刷新数据集样例数据 查询样例数据刷新状态 提交数据分析请求 查询数据分析状态 查询数据分析结果 根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 提交样本量或者时域分析任务

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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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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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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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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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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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能力，能够为企业提供定制化的数据分析和挖掘，帮助企业发现隐藏在数据中的机会和问题。 灵活的数据处理架构：华为云 数据仓库 咨询与治理服务采用灵活的数据处理架构，能够根据企业的需求和情况，快速搭建适合的数据处理平台，提高数据处理效率和质量。 先进的数据分析技术：华为云数据仓库咨询与治理

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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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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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所有数据表。本例共计三张数据表，详细的数据表信息请参考数据说明。 图4 上传文件 单击“数据管理 > 数据集 > 新建数据集”，进入数据集编辑页面。 在页面左侧选择在步骤2接入的数据源，单击“上传文件”，双击或者拖拽数据表，数据表被成功添加至操作面板。 图5 选择数据表 双击数据

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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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当数据集为结构化的数据时，才会显示数据字典、数据样例和数据分析。 数据字典：了解数据模型属性，例如，数据模型属性的名称、数据类型、字段长度和字段描述信息。 数据样例：数据集的样例，帮助用户简单了解该数据集。 提供数据样例同步功能，在数据样例列表左上角，单击，可以进行样例数据的刷新。 数据分析：提供数据的可视化展现

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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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