分析任务类型 分析任务有三种类型，“转换计算”和“聚合计算”这两种类型的计算公式在资产建模模块进行定义，而“流分析”类分析任务的计算过程通过编辑对应的实时分析作业来定义。 表1 分析任务的类型和功能 类型 功能说明 转换计算 转换计算表达式含义：对单个或多个参数的属性值进行常规数学计算，表达式中不能使用时间聚合。

查看更多 →

删除分析任务 删除分析任务后，将自动同步到该模型未发布的资产上，已发布的资产不受影响。 选择要删除的分析任务，点击删除。 图1 删除分析任务 父主题： 模型管理

查看更多 →

分析任务定义 简介 分析任务类型 输入参数 计算公式 分析任务输出 父主题： 资产建模

查看更多 →

修改时间范围，只有聚合计算类型的分析任务可以修改。 修改周期，只有聚合计算类型的分析任务可以修改。 修改流计算任务，只有流计算类型的分析任务可以修改。 图1 修改“转换计算”分析任务 图2 修改“聚合计算”分析任务 图3 修改“流计算”分析任务 修改分析任务可能导致该模型对应的资产处于

查看更多 →

分析任务输出 转换计算 单输出：分析任务的结果只能输出到本资产模型的某个属性上，且实例化成资产时固定输出到本资产。 多输出：分析任务的结果可以输出到多个不同资产模型的不同属性上，且实例化成资产时需要指定输出资产ID。 聚合计算 同转换计算 流计算 计算结果支持多输出，但实例化成资产时只能输出到本资产。

查看更多 →

创建空间分析任务 功能介绍 创建空间分析任务，如触发重新分析，支持MySQL和 GaussDB (for MySQL)引擎。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI POST /v3/{project_id}/instances/{instance_id}/space-analysis

查看更多 →

配置分析任务输入 点击目标分析任务，如下图1所示。 图1 目标分析任务 点击资产ID的修改图标进行修改，如下图2所示（只有属性引用类型为“引用其他资产属性”的输入参数需要配置资产ID）。 图2 资产ID 父主题： 工作台

查看更多 →

添加分析任务 点击添加分析任务，如下图1中①所示 输入名称，选择类型，完成输入参数、表达式的定义，并把分析任务的输出映射到具体所需的属性后点击确定即可，如下图1中②所示；分析任务概念详细介绍请见分析任务定义。 图1 添加分析任务 父主题： 模型管理

查看更多 →

创建切割分析任务 功能介绍 创建二维切割任务， 该接口为异步操作，返回任务ID，任务的状态及结果请通过查询任务详情接口获取。 URI POST /v2/{project_id}/optverse/irregular-textile/tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

查看更多 →

created_at String 分析任务创建时间，格式为："2020-06-15T02:21:18.669Z"。 started_at String 分析任务开始时间，格式为："2020-06-15T02:21:18.669Z"（创建分析任务时此值为null，不返回）。 finished_at

查看更多 →

创建热key分析任务 功能介绍 创建热key分析任务，Redis 3.0不支持热key分析。 热key分析需要将缓存实例配置参数maxmemory-policy设置为allkeys-lfu或volatile-lfu。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{

查看更多 →

15T02:21:18.669Z"（创建分析任务时此值为null，不返回）。 finished_at String 分析任务结束时间，格式为："2020-06-15T02:21:18.669Z"（创建分析任务时此值为null，不返回）。 num Integer 热key的数量。 keys

查看更多 →

MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

查看更多 →

通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

查看更多 →

MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

查看更多 →

MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

查看更多 →

通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

查看更多 →

配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

查看更多 →

配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

查看更多 →

MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

查看更多 →

提交样本量或者时域分析任务 功能介绍 管理员在数据集详情页面提交样本量或者时域探索任务。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://telcloud.huawei

查看更多 →