使用 DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等

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短信：使用隐私号码发送短信的总发送次数、成功次数、发送成功条数和成功率。 绑定：隐私号码的绑定次数、手动解绑次数和自动解绑次数。 点击统计表上方扩展统计项可在表中补充对应数据。“应用名称”、“城市名”和“企业名称”只能选择其一，不能同时显示。 导出统计详情：筛选相关数据后，点击页面右上角按钮即可导出统计详情。

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(a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Impala中已有的函数COUNT()，统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息

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(a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Hive中已有的函数COUNT()，统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息

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产品优势 物联网资产模型感知 IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术

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本实践基于华为云 MapReduce服务 ，用于指导您创建 MRS 集群后，使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive

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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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(a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Hive中已有的函数COUNT()，统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息

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权限管理 IoT数据分析服务权限 IoT数据分析服务系统权限 IoT数据分析服务操作与资源权限关系 IoT数据分析服务权限配置示例

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详细的数据说明请参考数据说明。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI进行驾驶行为数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：上传数据。将数据上传到 对象存储服务 OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 步骤2：分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。 示例代码 具体样例

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(a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Hive中已有的函数COUNT()，统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息

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(a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Hive中已有的函数COUNT()，统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息

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员进出货物的情况。 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

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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Pa

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为什么流量包中的流量使用量与数据分析中的流量显示存在差别？ 以下两种情况会导致流量包使用量和数据分析中不一致： 数据分析中展示的流量存在一个小时左右的延时。而账单扣费存在四小时左右的延时，因此，扣费时间晚于数据分析，从而导致数据分析中流量多于当前流量包扣除的流量。 示例：12:00-13:00产生分发流量20M

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创建空白应用 使用说明 AstroZero零代码中的应用，是由表单及其对应的视图、统计表等组成。创建表单，即在表单画布中，根据字段数据类型选择合适的组件，通过拖拽编排实现表单的构建。 操作步骤 参考登录AstroZero移动端零代码工作台中操作，登录AstroZero移动端零代码工作台。

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(a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Hive中已有的函数COUNT()，统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息

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数据源配置概述 IoT数据分析服务支持多种数据源类型，用户可选择合适的数据源并进行配置： IoTDA实时数据源：将IoT 设备接入服务 （IoTDA）作为数据源，IoT设备接入服务将转发设备上报的数据到IoT数据分析服务，之后您可以通过IoT数据分析服务分析设备上报数据。 DIS数据

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1、可能是用户当前帐号无权限访问IoT数据分析服务。 2、可能是用户当前帐号无权限访问IAM服务。 处理建议 方案1：用户改用开通IoT数据分析服务的帐号登录后再访问，或改用主帐号访问IoT数据分析服务。 方案2：用户登录主帐号后，把IoT数据分析服务的FullAccess权限赋予给当前无权限的帐号。

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从这里开始 开通服务 用户首次进入IoT数据分析服务控制台后，将会自动开通IoT数据分析服务。 图1 总览页面 基础配置 为了能够开始正常使用IoT数据分析服务，需要用户完成如下基础配置： 1. 配置数据源：通过配置数据源，将待分析的数据注入IoT数据分析服务。用户可以根据自己的情况选择不同类型的数据源配置。具体内容可参考

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持创建、编辑、替换和删除大屏；同时支持基于大屏进行数据分析。 导出授权：打开后，可赋予成员导出权限。开启后可赋予成员使用权限，仅支持基于大屏进行数据分析。 查看权限：打开后，可赋予成员使用权限。权限内容：仅支持基于大屏进行数据分析。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。

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