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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IoT数据分析服务操作与资源权限关系 下表 列出了IoT数据分析服务常用操作与资源权限的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统权限。 表1 IoT数据分析服务操作与资源权限关系 操作名称 Tenant Administrator Tenant Guest IoTA FullAccess

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责统计数据的人员，您希望他们拥有IoT数据分析服务的查看权限，但是不希望他们拥有增删或者改动IoT数据分析服务资源等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用IoT数据分析服务的查看操作，控制他们对IoT数据分析服务资源的使用范围。 如果华为云账号已

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技术要求不高，可以大大降低大数据分析的门槛，只要懂数据库会SQL就能够进行大数据分析。 易运维 本方案为客户完全屏蔽了具体软件引擎的复杂度，让客户技术团队从传统的软件问题定位、处理、调优等运维工作中彻底解放，完全聚焦在业务开发、数据价值创造上。 约束与限制 部署该解决方案之前，您

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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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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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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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物联网资产模型感知 IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术门槛较高，而I

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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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管理中心 提供 DataArts Studio 数据连接管理的能力，将DataArts Studio与 数据湖 底座进行对接，用于数据开发与 数据治理 等活动。 数据集成 数据集成提供20+简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，全向导式配置和管理，支持单表、整库、增量、周期性数据集成。

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用 DLI 进行电商BI报表分析。 使用DLI进行账单分析与优化，具体请参考使用DLI进行账单分析与优化。 使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析，具体请参考使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析。

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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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车联网数据应用解决方案数据应用场景较多，包含了研，产，供，销，服各个领域，包括了维修 知识图谱 ，车联网平台，大数据分析应用，OTA舆论中心等。本次实践涉及资源及实施步骤主要针对数据应用服务之一，华为云与伙伴PATEO博泰联合打造的智能网联云平台为例进行介绍。 图2 部署架构图 Emqtt车云连接

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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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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个 数据仓库 工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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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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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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。 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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支持跨不同数据查询整合，与分布式ETL一体化。提供敏捷建模、智能计算，全面支撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算，满足亿级数据表的关联查询和计算，帮助企业处理大数据量分析场景。 约束与限制 部署

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