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。 搜索：在进行数据分析前，使用数据地图进行关键词搜索，帮助快速缩小范围，找到对应的数据。 详情：使用数据地图根据表名直接查看表详情，快速查阅明细信息，掌握使用规则。

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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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约束与限制 用户拥有对所需数据集的编辑权限。 仪表板制作流程 仪表板制作从新建仪表板开始，然后选择数据集、选择控件、导入字段，最后保存并发布。具体操作请参考创建仪表板。 图1 数据分析流程图 父主题： 新建仪表板

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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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员进出货物的情况。 新能源车的数据分析场景 当前新能源车都已联网，并且高频持续产生数据到云端，如何对这些数据进行高效的管理和分析是车企面临的一个重要课题。通过使用IoT数据分析服务，可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。 优势 IoT数据分析服务作为整合了数据集成，数据清洗

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计算资源按租户隔离，保障作业SLA；支持数据权限控制到表/列，帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 OBS、DIS、 DataArts Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如，

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在算子选项卡中，包含预置算子和自定义算子2类，如图1所示，除自定义算子外都是预置算子。 图1 算子列表 预置算子 如图1中红色框所示，预置算子列表目前分为数据特征、输入输出、模型工程三大类。带标志的是算子类别，比如数据特征类，该类包含数据特征的子类数据分析、特征工程、数据处理及其算子。详细的预置算子说明请参考预置算子说明章节。

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使用华为云租户主账号登录进入“IoT数据分析”服务控制台。 在左侧导航栏选择“数据源>IoTDA实时数据源”，点击页面中“立即授权”按钮进行确认授权。以便后续IoT数据分析服务与IoTDA服务能够互相访问租户数据。 确认授权后，点击“添加数据源”，输入数据源名称、在实例下拉列表中选择1个您名下的I

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景。 优势： 灵活：游戏开服6小时内需多次扩容，GeminiDB Mongo计算节点增加，扩容性能倍数提升，可灵活轻松应对。 数据恢复快：表级时间点恢复，支持游戏快速回档。 稳定扩容：扩容期间性能稳定，不影响游戏体验。 IoT 云数据库 GeminiDB兼容Cassandra接口

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计费项 表1 计费项 资源类别 计费项 含义 适用的计费模式 数据存储 温存储空间大小 用户使用IoT数据分析服务时消耗的温存储空间大小及时长。可免费使用500MB，超过后费用示例： 使用了1GB温存储1个月，花费： 单价（元/GB/小时）* 1 * 24 * 30 按需计费 包年包月

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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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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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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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。 DLI 支持计算资源按租户隔离，保障作业SLA；支持数据权限控制到表/列，帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 OBS、DIS、DataArts Studio 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如全球卫星遥感影

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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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，并进行数据表的各类操作。详细内容请参见使用Python第三方库psycopg2连接集群、使用Python第三方库PyGreSQL连接集群。 GaussDB (DWS)暂不支持跨库访问，可以通过schema进行资源隔离。详情请参见CREATE SCHEMA。 端到端数据分析流程 数据

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错误码描述 Demo用户无操作权限 可能原因 用户使用了Demo帐号访问IoT数据分析服务，但Demo用户对IoT数据分析服务无操作权限，因此报错。 处理建议 用户使用自主帐号登录并开通使用IoT数据分析服务。 父主题： 公共错误码

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