日志处理 介绍SDK提供的日志配置方法以及日志格式。 日志级别配置 日志组件 SDK以SLF接口输出日志，默认使用logback输出日志，引入了logback-core-***.jar和logback-classic-***.jar这两个jar包，SLF会绑定到logback输出日志。

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异常处理 OBS服务端错误码 SDK错误处理 日志分析 签名不匹配异常 HTTP状态码报405

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循环处理 “循环处理”处理器用于循环处理数据，可以指定循环次数、循环条件或者循环数组。 配置参数 参数 说明 类型 指定循环类型。 指定循环次数 指定循环条件 指定循环数组 循环次数 当“类型”为“指定循环次数”时，可配置循环次数，默认值为3，最大循环次数为100，超出后运行报错。

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数组的数组，其中每一个正好包含2个元素）。每个数组项的第一个元素是命名空间名称的别名，第二个元素是命名空间URI。这个数组中提供的别名不必与XML文档本身中使用的别名相同。换句话说，在XML文档和xpath函数上下文中，别名都是本地的。 返回值类型：xml值的数组 示例： 1 2

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处理tsvector GaussDB (DWS)提供了用来操作tsvector类型的函数和操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型，它综合了两个tsvector中词素和位置信息，并保留词素的位置信息和权重标签。右

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异常处理 OBS服务端错误码 SDK自定义异常 SDK公共响应头 日志分析

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异常处理 OBS服务端错误码 SDK自定义异常 SDK公共结果对象 日志分析 缺少类异常 连接超时异常 签名不匹配异常 时区配置异常

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故障处理 云专线常用故障排查方法有哪些？ 云专线配置完成以后如何测试虚拟机到专线网关的连通性？

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故障处理 问题1：将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 问题 将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 解决方案 将'\'后面的缩进或是空格全部删除。 父主题： 对接Redis

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处理tsvector GaussDB(DWS)提供了用来操作tsvector类型的函数和操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型，它综合了两个tsvector中词素和位置信息，并保留词素的位置信息和权重标签。右

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翻译处理 使用说明 翻译菜单用于翻译人员完成翻译任务。 操作步骤 参考登录管理中心中操作，登录AstroZero管理中心。 在左侧导航栏中，选择“系统管理 > 国际化 > 翻译”。 按界面翻译指导，完成词汇翻译。 表1 参数说明 参数 说明 语言 选择要翻译的目标语种。翻译员被分配到某个语种的翻译，才可在此选择。

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处理数据 处理模拟数据步骤如下。 用户进入DISDemo函数详情页，选择“dis-test”测试事件，单击“测试”，测试函数，如图1所示。 图1 配置测试事件 函数执行成功后，部分函数日志如图2所示，全部的日志信息，可以到“日志”页签查询。 图2 函数执行结果 父主题： 使用函数处理DIS数据

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降级处理 降级场景 降级说明 使用LLL SDK进行直播拉流时，可能会遇到播放失败等问题，可以考虑使用其他协议播放。 触发条件 浏览器环境不支持webrtc特性，可以通过checkSystemRequirements接口来判断。 服务端请求、建链均失败。 媒体起播播放超时，且解码帧数为0时，会进入降级流程。

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建议搭配以下服务使用 OBS，DIS，DWS，RDS 图1 游戏运营数据分析 异构数据源联邦分析 车企数字化服务转型 面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，

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据信息。 元数据分析：元数据分析的主要目的是深入了解数据的各个方面，包括数据的结构、质量、来源、使用方式等，支持查看元数据血缘分析、影响分析等。 图21 元数据分析管理 在元数据分析页面，支持查看库、表、字段的元数据分析。 图22 血缘关系 血缘分析主要用于表示数据与数据之间的关

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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、调优等运维工作中彻底解放，完全聚焦在业务开发、数据价值创造上。 约束与限制 部署该解决方案之前，您

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方案优势 本方案是针对通用数据处理与分析、智慧教育业务应用等推出的智慧教育云平台。它基于先进的大数据处理最佳实践进行构建，能够广泛地适用于各教育领域，如下图所示。 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

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上图所示示例中，所选择的IoTDA数据源包含两种设备：烟感设备与水表，系统自动生成了两个处理分支，分别用于处理这两种设备上报的数据。 这两个分支各自以一个“产品过滤”算子作为起始点，分别过滤出这两种设备的数据，以便于后续处理流程仅处理某一种产品的数据，如图所示。 系统还自动根据这两种设备

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IoTA.99000008 数据分析服务被冻结 错误码描述 IoT数据分析服务被冻结。 可能原因 帐号被冻结，可能由于帐号欠费时间过长导致。 处理建议 请先给帐号充值，确认帐号恢复正常后再使用IoT数据分析服务。 父主题： 公共错误码

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双击数据表名称，并在操作面板中设置数据表的关联关系。 本例中分别设置Idata_user_info与Idata_order_info通过userid进行关联（左外连接）；设置Idata_order_info与Idata_product_info通过productid关联（左外连接）。 图2 多表关联建模

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态，采用Yarn管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算及进行海量数据分析与查询的能力。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 创建 MRS 集群：创建一个MRS 3.1.5版本的“Hadoop分析集群”。 安装集群客户端：下载并安装MRS集群客户端。

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