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。 如果华为云账号已经

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10.5 修复问题列表： MRS Manager 优化补丁机制 MRS大数据组件 解决Spark JobHistory内存泄露问题 Hadoop/Hive/Spark支持OBS FileSystem Hadoop/Hive/Spark支持OBS加密功能 MRS 1.8.10.3 修复问题列表：

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MySQL作数据存储，采用 MapReduce服务 MRS企业级大数据平台来作数据分析 方案优势 商业智能解决方案把大数据分析所需的产品功能全部融入一个平台进行统一管控。为各种规模的企业提供灵活易用的全业务链的大数据分析解决方案，让每一位用户轻松挖掘大数据价值，获取深度洞察力。 全方位数据源接入：提

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p by、order by、视图进行多维度分析。 1.5h SQL on Hadoop 导入MRS-Hive数据源 创建 数据仓库 集群 GaussDB (DWS)，并导入MRS的Hive数据，实现跨集群进行大数据融合分析。 1.5h 二次开发 使用Java进行二次开发 使用JDBC驱动

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拷贝。 配置指南 参考Hadoop对接OBS中hadoop-huaweicloud的安装和配置方法，完成OBS相关配置。 使用示例 以迁移HDFS上的“/data/sample”目录为例，执行以下命令查看HDFS文件系统上此目录下的文件与目录。 hadoop fs -ls hdfs:///data/sample

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迁移DWS数据至 DLI ，具体请参考迁移DWS数据至DLI。 数据分析 DLI应用于海量的日志数据分析和大数据ETL处理，助力各行业使能数据价值。当前数据分析最佳实践内容如下： 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析，具体请参考使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析。 使用DLI将 CS V数据转换为Par

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支持的大数据组件简介 在华为云大数据存算分离方案中，OBS除了可以与大数据平台对接外，还可以直接与开源的大数据组件对接。 当前支持的大数据组件如下： Hadoop Hive Spark Flume DataX Druid Flink logstash 父主题： 对接大数据组件

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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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_host”参数值为“hadoop.实际 域名 ”，实际域名可登录 FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看；主机名为hadoop，服务名为hive。 conf = {"krb_host":"hadoop.<系统域名>", "krb_service":"hive"}

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DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势： 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势 优势 维度 数据湖探索 DLI 自建Hadoop系统 低成本 资金成本 按照实际扫描数据量或

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educe等大数据服务或开源的Hadoop、Spark等运算框架，对存储在OBS上的海量数据进行大数据分析，最终将分析的结果呈现在ECS中的各类程序或应用上。 建议搭配服务 MapReduce服务 MRS， 弹性云服务器 ECS，数据快递服务 DES 图1 大数据分析 静态网站托管

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解压datax.tar.gz到/opt/datax目录。 在Github下载hadoop-huaweicloud：下载地址。（建议使用hadoop 2.8.3版本下最新版本的hadoop-huaweicloud版本，例如hadoop-huaweicloud-2.8.3-hw-53.8，以最新版本为准）

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MRS支持什么类型的分布式存储？ 问： MRS集群支持什么类型的分布式存储？有哪些版本？ 答： MRS集群内使用主流的大数据Hadoop，目前支持Hadoop 3.x版本，并且随集群演进更新版本。 同时MRS也支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式。

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的资源发放。 轻开发 本方案全流程的高度可视化，没有复杂的代码编写过程，对技术人员的技术要求不高，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

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HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query

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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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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程

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提升数据可靠性。 大数据融合分析 随着IT、信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫切诉求。而如何从海量数据中快速挖掘“价值”，成为助力客户实现预测性分析的关键要素。 图2 大数据融合分析 优势 统一分析入口

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Z-Suite 一站式大数据分析平台，连续五年荣获敏捷BI领域第一名，中国BI大数据领域领军企业奖，10000+企业客户的共同选择。全面覆盖数据分析过程中的各个环节，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务，极大降低

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节点自定义引导操作 特性简介 MRS提供标准的云上弹性大数据集群，目前可安装部署包括Hadoop、Spark等大数据组件。当前标准的云上大数据集群不能满足所有用户需求，例如如下几种场景： 通用的操作系统配置不能满足实际数据处理需求，例如需调大系统最大连接数。 需要安装自身业务所需

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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