提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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网站数据分析场景 使用Superset从MySQL中获取数据进行分析

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ssDB(DWS)实现大数据集群的管理、提供神策通用数据的接入和加工，同时通过 MapReduce服务 MRS的数据应用和机器学习应用补充神策平台的算法和 数据可视化 能力； 通过MapReduce服务 MRS 平台提供大数据集群的算力和存储支持，通过神策埋点数据和集成的业务系统获取数据后

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。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统

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版本 单击下拉框选择大数据类型的版本。支持的资产类型及版本详情请参见使用约束章节。 主机 单击下拉框选择主机。 数据库端口 请输入0-65535的整数。 索引 请输入索引名称，只能由中英文字符、数字、下划线和中划线组成。 用户名/密码 请输入该索引的用户名和密码。 资产名称 请输

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能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据架构、数据开发、数据质量、数据目录、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。

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Insight，简称 DLI ）进行贸易统计分析，帮助H咨询公司以极简、极低成本构建其大数据分析平台，使得该公司更好地聚焦业务，持续创新。 案例：车联网大数据业务上云 为搭建H公司车联网业务集团级的云管理平台，统一管理、部署硬件资源和通用类软件资源，实现IT应用全面服务化、云化， CDM （Cloud Data

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和数据规范，这不仅增加了教育信息化环境的复杂性、业务信息的不对称、不一致性、分散性和无全局性，还增加了运行和维护部门的负担，分散了学校关注支持新业务需求的精力。 因此，从全局规划角度出发的标准化和流程化工作应运而生，并且被提到了教育发展的战略高度。教育部门正不断实施各种信息采集、

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IAM用户委托管理 对外API接口管理 不支持的服务 不负责基于 GaussDB (DWS)集群之上的客户业务应用开发问题答疑和处理，例如业务设计、代码开发、作业性能调优和业务迁移等。如需支持，可咨询购买对应专家服务。 在GaussDB(DWS)集群组件服务无明显异常或明确产品质量缺

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。 数据量巨大。 数据来源和格式多种多样。 数据处理通常由多个任务构成，对资源需要进行详细规划。 例如在环保行业中，可以将天气数据存储在OBS，定期转储到HDFS中进行批量分析，在1小时内MRS可以完成10TB的天气数据分析。 图1 环保行业海量数据分析场景 该场景下MRS的优势如下所示。

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用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域。 实时分析集群：实时分析集群使用Hadoop、Kafka、Flink和ClickHouse组件提供一个海量的数据采集、数据的实时分析和查询的系统。 删除集群 MRS服务支持用户在不需要大数据集群时执行删除集群操作，

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预设数据集成、SQL、Spark、Shell、机器学习等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持导入和导出作业。 资源管理 支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到的file、jar、archive类型的资源。 作业调度 支持单次调度、周期调度和事件驱动调度，周期调度支持分钟、小时、天、周、月多种调度周期。

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中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 具体内容请参见《 数据湖探索 开发指南》。 存算分离 用户将数据存储到OBS后，DLI可以直接和OBS对接进行数据分析。存算分离的架构下，使得存储资源和计算资源可以分开申请和计费，降低了成本并提高了资源利用率。

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本在线代码开发和调测。 支持使用变量。 作业开发 提供图形化设计器，支持拖拽式工作流开发，快速构建数据处理业务流水线。 预设数据集成、SQL、Shell等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持导入和导出作业。 资源管理 支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到的f

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大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍

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发消息和命令控制设备。 图3 智能家居场景参考架构图 智能制造 需求场景：工厂流水线上存在多种品牌多种类型的机械设备，需要采集设备运行数据和环境监控数据，并实时计算分析设备运行状态，对异常或者故障的设备可以进行预测和告警，还可以远程对设备进行维护升级。 解决方案：工厂设备和环境数

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立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是极致压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信

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被授予的权限对云服务进行操作。 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。 IoT数据分析服务为项目级服务。目前在“北京四”区域支持IAM授权。 根据授权精细程度分为角色和策略。 角色：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机

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理，则设备数据与环境数据需要采集和上传，不同品牌和种类的设备，使用的数据格式、数据库标准不一。 难以预防设备故障 工厂流水线上，任何一台机器出现故障，会对整条流水线产生巨大的影响。 难以优化企业的生产策略和决策 因为收集到的数据格式不一，给数据分析带来了难度，所以企业难以根据数据

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数据源概述 数据源是数据分析的基础，首先要将数据源接入DataArts Insight后再进行数据分析。DataArts Insight提供了安全可靠的数据连接方式，为数据分析人员提供丰富多种的数据源接入方式，有效地提高数据分析人员的分析效率。当前DataArts Insight

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本架构基于某客户 数据治理 项目实践输出，作为最佳实践案例，不代表数据治理的完整集成架构。客户作为零售服务企业，零售数据来源多个POS平台以及APP和小程序，平台应用由不同的软件厂商提供，导致数据标准不统一，和银行方、渠道方对账错误频发，且无法追溯。本方案架构旨在梳理并打通客户数据的汇聚、数据存储、数据治理、数据分类、

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