超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 大数据分析：结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。

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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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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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金融行业：金融统一监管报表平台，金融风险全面管控，金融大数据中台 租赁行业：租赁行业大数据平台，租赁资产监督管控 医疗卫生：省级卫生数据管理与服务平台，医院 数据治理 与运营分析平台 能源：应急与能源行业大数据平台，电网规划大数据平台 其他：零售行业数据治理平台，环保行业数据治理平台

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域的数据分析与数据创新。 数据的应用还停留在数据分析报表阶段，缺乏基于数据反哺业务推动业务创新的解决方案。 什么是 DataArts Studio ？ 数据治理中心 DataArts Studio是为了应对上述挑战，针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的

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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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多品牌、多种类的生产设备要实现实时监控管理，则设备数据与环境数据需要采集和上传，不同品牌和种类的设备，使用的数据格式、数据库标准不一。 难以预防设备故障 工厂流水线上，任何一台机器出现故障，会对整条流水线产生巨大的影响。 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

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Studio集成，提供一站式的大数据协同开发平台，帮助用户轻松完成数据建模、数据集成、脚本开发、作业调度、运维监控等多项任务，可以极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。 集群管理 以Hadoop为基础的大数据生态的各种组件均是以分布式的方式进行部署，其部署、管理和运维复杂度较高。

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数据源概述 数据源是数据分析的基础，首先要将数据源接入DataArts Insight后再进行数据分析。DataArts Insight提供了安全可靠的数据连接方式，为数据分析人员提供丰富多种的数据源接入方式，有效地提高数据分析人员的分析效率。当前DataArts Insight

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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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份，提升数据可靠性。 大数据融合分析 随着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”，成为助力用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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车联网TSP平台：为车厂、车主提供强大的智能车联服务，如：车辆激活、车主认证、远程控制、数字钥匙管理等模块。 车联网大数据智能分析平台：主要提供大数据分析的产品，用于收集车主的用户信息和设备信息，提供实时监测、用车检测、价安全行为分析、运营分析等大数据分析服务。 方案优势 聚合行业Top应用生态，共创价值应用：提供

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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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Studio是针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据架构、数据开发、数据质量监控、数据目录管理、数据服务等功能，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

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k节点。 Master节点：集群中的管理节点。分布式系统的Master进程和Manager以及数据库均部署在该节点；该类型节点不可扩容。该类型节点的处理能力决定了整个集群的管理上限， MRS 服务支持将Master节点规格提高，以支持更大集群的管理。 Core节点：支持存储和计算两种

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应用场景 大数据在人们的生活中无处不在，在IoT、电子商务、金融、制造、医疗、能源和政府部门等行业均可以使用华为云MRS服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL（Extract-Tran

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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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Studio是针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据架构、数据开发、数据质量、数据目录、数据服务等功能，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

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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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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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