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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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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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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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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处理tsvector GaussDB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。右侧的tsv

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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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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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使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 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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使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 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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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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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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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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快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理

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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，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息

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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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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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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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厂车联网平台从成本中心向价值中心的转型。 解决方案整体架构 图1 业务架构 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

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提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的Tez任务并提交Tez执行。 Hive与DBService的关系 Hive的Me

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IoTA.99000007 未开通数据分析服务 错误码描述 未开通IoT数据分析服务。 可能原因 未开通IoT数据分析服务。 处理建议 请先开通IoT数据分析服务。 父主题： 公共错误码

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