以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库 在整个B

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IoT：提供车联网数据的收集、接入与预处理能力 数据处理平台：提供车联网数据的在线、离线的处理能力，以及满足应用层交互需求的结构化数据存储能力 知识沉淀平台：提供维修知识的抽取、存储、检索、以及C端应用的开发和集成能力 应用开发平台：提供车联网场景模块化的能力，包括功能模块、消息模块、地图引擎、算法模型等

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数据管道是数据分析的基础功能，对进入数据分析的数据进行格式标准化、清洗等数据预处理。点击图标即可进入数据管道配置界面。 配置存储 数据的存储是数据分析的基础，点击图标即可进入存储配置界面。 资产建模 根据您的业务场景创建相应的数字资产模型，并基于该模型进行后续的数据分析，点击图标即可进入资产建模界面。

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提供时序洞察工具，可直观展示时序数据的变化趋势 资产模型：为充分“理解”物联网设备所产生的海量数据、挖掘海量数据背后的价值，往往需要将单一设备数据和测量数值置于一个上下文中去分析，这个上下文可能是一个产线或系统装配关系、组织关系、地理空间关系等等。IoT数据分析服务提供资产模型能力，帮助开

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fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient

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象之间的关系，可以想象进行海量业务数据探索时难度有多大，数据分析效率极低。 数据探索就是利用 数据可视化 ，探索多来源数据间关系的一种数据分析方法，是为实现数据索引和数据追溯。数据探索功能使用图结构来承载物理产品的数字模型，吸收的各环节相关数据，从而形成伴随物理产品全生命周期的全量数

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通过集成DWS服务，实现观远智能数据分析软件的数据处理功能（智能ETL），可通过拖拉拽形式完成数据的清洗、处理。从数据贴源、关联整合，到基于ETL的清洗、聚合、去重，再到数据逻辑的设计，生成ADS表，为数据分析的整体链路提供了便捷的0代码操作路径。同时，DWS为整个数据分析软件提供了优异的性能，流引擎

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以 GaussDB (DWS)的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓

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less大数据分析分析服务； 方案优势 免部署 本方案提供的都是云原生服务，客户无需关注 服务器 ，无需自行部署软件，一键式、分钟级完成整个方案的资源发放。 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。

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物联网数据的数据体量大、价值密度小、数据时效性高、质量低。针对物联网数据的这些特点，在海量历史数据中提供近实时的高效探索分析能力，及时发现物联网数据中的隐含规律则显得尤为重要。IoT数据分析服务的时序分析，提供基于模型驱动的海量历史数据时序分析洞察能力，让物联网数据的规律清晰可见。

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fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient

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图1 全面发掘数据价值 本方案的关键价值体现如下： 统一的数据融合管理平台 作为一款能够实时采集处理任意数据的平台化工具，它可以帮助学校处理散布在各处的任意协议、内容、格式的异构数据，将分散的数据统一收集并存储管理为后续的数据分析做好基础准备。它提供开箱即用的数据采集和预处理工具

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线和设备的OEE指标。 商用 最佳实践 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新资产建模功能上线 为更好地满足工业等行业的资产建模，为业务系统快速构筑数字孪生模型，IoTA提供了一套语义严谨的建模方案。 公测 资产建模 2 提供多种数据来源类型的实时分析功能

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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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在价值流目录处单击5中创建的价值流阶段，在界面右侧关联下一价值流阶段区域单击“添加”。 在弹框中选择已创建的价值流阶段，价值流阶段的下拉框选项为在5中创建的多个价值流阶段，选择此价值流阶段的下一价值流阶段即可，单击“确定”。 价值流阶段的下拉框在选择了上一阶段价值流后，则页面限制无法在选择此阶段作为下一价值流阶段。

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fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient

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API技术开放 当前面临的主要问题 业界海量API碎片化分布，缺少统一的汇聚平台展示API。 应用开发者缺少行业价值API的获取途径，不清楚哪些API可用。 API中心解决方案 API中心构建统一汇聚和展示千行百业海量API的开发者门户，为应用开发者提供统一的API搜索查找入口，并

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Hadoop生态系统构建的大数据分析管理平台发行版。 Cloudera CDH与OBS对接的具体操作，请参见Cloudera CDH对接OBS。 Hortonworks HDP HDP是Hortonworks基于Apache Hadoop生态系统开源组件构建的大数据分析管理平台。 Hortonworks

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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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