查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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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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实例可靠性是怎么保障的？ 通过以下两方面保障实例的可靠性： RocketMQ实例采用一主两备的方式存储数据 RocketMQ实例支持跨AZ部署 父主题： 实例问题

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配置Hive Beeline高可靠性 操作场景 在批处理任务运行过程中，beeline客户端由于网络异常等问题断线时，Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时，已经提交过的任务不再重新执行，直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过

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配置Hive Beeline高可靠性 操作场景 在批处理任务运行过程中，beeline客户端由于网络异常等问题断线时，Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时，已经提交过的任务不再重新执行，直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过

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云的通信配置进行针对性的调整，按业务具体诉求，选购不同配置的EIP和共享带宽方案，并根据业务可靠性要求，配置不同可靠性等级的云边组网。 应用场景 某用户计划构建基于行业AI模型的数据分析平台，以便于对公司核心业务提供更符合预期的销售和生产预测，在了解了CloudPond产品的特性

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集群网络、存储功能可靠性加固说明 发布时间：2024/04/26 当IAM服务发生区域性故障时，存在低概率触发鉴权异常，从而影响集群内工作负载存储卷挂载、负载均衡对接等功能。最新的集群版本针对该类故障场景进行了优化和加固，为确保您的业务稳定运行，建议您尽快将账号下的集群升级至目标版本。

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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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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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云联络中心如何保障可靠性 联络中心搬上云端后，云平台一手承担了联络中心系统的部署与运维。企业在享受其便捷服务的同时，但也不免会对云联络中心的可靠性感到担忧。为了打消用户的疑虑，接下来就让我们一起了解下云联络中心的可靠性机制。 云联络中心通过双机和集群容灾部署，业务进程自恢复和流量控制等机制保障联络中心业务可靠性。

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华为云架构可靠性最佳实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 apig-instances-execution-logging-enabled APIG专享版实例配置访问日志 apig APIG专享版实例未配置访问日志，视为“不合规”

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streaming.Kafka.reliability Spark Streaming对接Kafka是否开启可靠性功能： true：开启可靠性功能 false：不开启可靠性功能 false 父主题： Spark Streaming企业级能力增强

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structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类

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structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类

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structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类

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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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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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structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类

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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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