如何对API进行商业售卖？ 您可以通过华为云云商店，将API作为商品对外售卖。具体参见发布API类商品操作指南。 父主题： API售卖与技术支持

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难以优化企业的生产策略和决策 因为收集到的数据格式不一，给数据分析带来了难度，所以企业难以根据数据对已有的生产策略进行优化，也很难决定是否启用新的生产策略。 ROMA Connect的数据采集、集成以及借助企业级大数据分析解决方案，助力制造业向物联网集成转型，最终达成“智”造愿景。

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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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基本概念 数据源 数据分析人员基于数据源来分析数据。DataArts Insight提供了多种数据源连接方式：接入大数据平台、接入API数据源等。 数据集 在创建完数据源之后，您可将各种不同的数据源中的表创建为数据集，读取数据源的数据，基于数据表创建数据集，最终使用数据集创建可视化图表。DataArts

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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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华为云提交《项目调研报告》，客户确认报告内容，双方达成一致 设计大数据基础设施方案 设计云上架构，选择合适的云产品 设计合适的大数据基础设施架构 华为云提交《大数据基础设施方案》，客户确认报告内容，双方达成一致 验收项目 准备大数据基础设施方案相关文档 准备大数据基础设施方案验收会议 华为云提交《项目验收报告》，客户签名确认完成验收

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竞享实例的应用场景 图像与媒体 大数据分析 Web应用 高性能计算

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。 MRS 提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务，完全兼容开源接口，结合 华为云计算 、存储优势及大数据行业经验，为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，并具备在后续根据业务需要进行定

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开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全等功能，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。 产品架构如图1所示。

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为什么没有商业信息认证菜单？ 只有解决方案提供商、总经销商或者需要申请MDF/FH等权益兑现的伙伴才需要进行商业信息认证。 父主题： 商业信息认证

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数据转发 零代码搭建物联网监控大屏 IoTDA结合 DLI +DWS+Astro实现大数据分析 IoTDA结合ModelArts实现预测分析 指标数据推送至DMS Kafka最佳实践

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效率高，成本低。 站点快速开通，业务快速上线和灵活调整。 利用大数据和人工智能来支撑商业决策。 基于互联网，围绕“人”提供更好的体验。 父主题： 云管理网络简介

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大数据优化与提升服务优势？ 华为 数据治理 和数字化运营，是华为数字化转型的关键，承接了打破数据孤岛、确保源头数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全等目标。 华为数字化转型对数据治理有着明确清晰的要求： 基于统一的数据管理规则，保证数据源头质量以及数据入湖，形成清洁、完整、一致的 数据湖 。

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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，数据存储，数据分析的一站

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350 16 8 KVM km1.15xlarge.8 60 480 30/20 400 16 8 KVM 使用场景 大数据分析，如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。内存存储系统，如Memcache等。 父主题： 实例规格（鲲鹏）

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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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据可视化功能以提供更有表现力的数据分析结果。 丰富的数据分析应用 为了适应更广泛的应用领域场景，应对不同层次的应用需求，提供丰富的、功能强大的数据API和应用开发体系规范。使得学校可以面向更深层次、更专业化的领域业务灵活构建更加匹配需求的数据分析应用。

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适用各种高性能计算以及媒资归档场景，视频监控、在线视频点播、HPC、大数据分析。 大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序、智能视频监控、备份归档、企业云盘（网盘）等。 HPC高性能计算、媒体处理、内容管理和Web服务、大数据和分析应用程序等。 父主题： 配置云存储

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