推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。

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数据分析常见问题 数据源常见问题 管道作业常见问题 实时分析常见问题 时序分析常见问题 资产建模和分析常见问题

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产品优势 部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领

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查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON， CS V，TEXTFILE，RCFILE，ORCFILE，SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。

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产品简介 IoT数据分析基于物联网资产模型，整合物联网数据集成，清洗，存储，分析，可视化，为开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。 功能介绍 IoT数据分析服务提供以下分析能力 实时分析：基于大数据流计算引擎，提供物联网实时分析能力。为了降

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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于华为自研的鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学

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使用JDBC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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即问即答：支持即问即答，同时能够进行多轮问答，以深入探讨和解答复杂问题。 推荐关联问题：推荐与当前问题相关的其他问题，帮助用户更全面地了解数据。 图2 智能问数示例 智能洞察 智能分析助手内置或集成行业算法，深入挖掘数据价值，自动生成洞察见解，辅助业务管理者高效决策。智能洞察包括异常检测、根因

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容表现；内容主题和TOP博主分析，总结爆款内容生产方法论。 方案价值 数据统一与灵活更新：对多个数据源接入，实现计算结果一致性，灵活的数据更新机制保障结果的及时性和正确性； 无缝集成与统一管控：基于与第三方移动端的集成，实现统一、灵活的权限管控，在此基础上进行数据协作，快速响应业务；

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真云平台服务支持仿真相关资源数字化、仿真过程数字化、仿真规则数字化，帮助企业实现仿真与研发流程深度融合。 智能仿真资源管理 实现本地软硬件资源统一纳管，一次部署，统一版本，智能整体协调调度算力与软件。 根据仿真业务需求端云协同， 弹性调度公有云算力，无缝衔接计算作业流程，解决临时性大规模仿真探索需求。

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数据迁移 多数据源，高效批量、实时数据导入。 高性能 PB级数据低成本的存储与万亿级数据关联分析秒级响应。 实时 业务数据流实时整合，及时对经营决策进行优化与调整。 图3 增强型ETL+实时BI分析 实时数据分析 移动互联网场景下会产生大量实时数据，为了快速获取数据价值，需要对数据进

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华为云车联网数据应用解决方案，面向车联网运营和数据价值挖掘场景，构建车联网数据的采、存、算、管、用全流程能力，并沉淀行业资产，加速车联网应用开发，形成丰富的车联网数据应用生态，支持主机厂车联网平台从成本中心向价值中心的转型。 解决方案整体架构 图1 业务架构 IoT：提供车联网数据的收集、接入与预处理能力 数据处理

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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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海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。

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序，快速进行报表制作与交互分析。 发布区域：以控制台实际上线区域为准。 新建指标 新建层次结构 行级权限 OBS 2.0支持嵌入分析 智能数据洞察支持将项目中的报表（仪表板、电子表格）嵌入到其他系统中，以便和其他应用系统集成，更便捷实现业务一体化应用。数据分析人员可以将智能报表和

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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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海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。

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持自定义业务元模型，批量导入业务元数据，关联业务和技术元数据、全链路的血缘管理和应用。 数据地图 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 在数据地图中，可通过关键词

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统，系统与系统之间的关系、标准数据从哪里获取都无从知晓。 数据是企业争夺优质客户的关键 数据是企业的生命线，谁掌握了准确的数据谁就获得了先机。在当前竞争日益激烈的市场上，企业都在不同的细分市场上争夺优质客户。如何在这样的市场环境中选择市场的经营策略？企业每一笔资金的来源与利用、每

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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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