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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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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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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性伸缩。此外，如果数据量为周期有规律的变化，并且希望在数据量变化前提前完成集群的扩缩容，可以使用 MRS 的资源计划特性。 MRS服务支持规则和时间计划两种弹性伸缩的策略： 弹性伸缩规则：根据集群实时负载对Task节点数量进行调整，数据量变化后触发扩缩容，有一定的延后性。 资源计划：

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营收分析：总览全盘营收，洞察不同频道和新老客的流水趋势；新增会员、新老客付费率多维度分析，识别增长短板；高价值用户流水结构分析，帮助优化内容和特权设计。 流量分析：DAU趋势、内容消费UV趋势、观看时长趋势一手掌握；网页端、APP、小程序、H5等不同渠道的流量和粘性分析；直播、视频、图文的UV和渗透率分析，识别用户偏好。

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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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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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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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的常用开发指南和最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 表1 DLI常用开发指南与最佳实践 场景 操作指导 描述 Spark SQL作业开发 使用Spark SQL作业分析OBS数据 介绍使用Spark SQL作业创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等操作。

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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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。 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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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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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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。 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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FPGA开发和应用运行 FPGA加速云服务器 提供硬件开发套件（HDK）和应用开发套件（SDK）。 HDK包括加速器示例、编码环境、仿真平台、自动化编译工具、代码加密和调试工具包等必备工具。您可以参照应用示例和用户开发指导手册，迅速开发和测试您的FPGA硬件加速器。 SDK包括应用

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准备开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK

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基于电商BI报表的数据开发流程 基于电影评分数据的数据集成与开发流程 基于出租车出行数据的全流程 数据治理 DataArts Studio 云学院课程 05 最佳实践 通过提供针对多种场景的样例，方便您快速了解使用DataArts Studio完成数据治理的流程和操作。 进阶实践 数据迁移进阶实践

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Studio平台，并基于可视化的图形开发界面、丰富的数据开发类型（脚本开发和作业开发）、全托管的作业调度和运维监控能力，内置行业数据处理pipeline，一键式开发，全流程可视化，支持多人在线协同开发，极大地降低了用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心，对数据进行治理及开发调度，快速实现数据变现。

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