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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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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数据分析仪 数据分析仪提供简单快捷的数据提取与操作方式，对数据进行智能化加工，同时预置多种常用的图表类型，用户可根据数据的类型和实际需求自主选择，便于直观的获取相关数据。数据分析仪不仅支持数值的表格和图表分析，还支持对图数据库的资产进行可视化图谱分析。 使用场景 自助数据分析，查看并导出分析结果。

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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 父主题： 搭建应用

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实时OLAP数据分析 实时OLAP场景介绍 离线数据加载：通过 CDM 将Hive外表数据迁移到Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取RDS-MySQL数据并写入Doris 离线数

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Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl

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Hive JDBC访问样例程序 Hive JDBC样例程序开发思路 创建Hive表 加载数据到Hive表中 查询Hive表数据 实现Hive进程访问多ZooKeeper 使用JDBC接口提交数据分析任务 父主题： 开发Hive应用

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Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl

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Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl

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Hive样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。

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Presto样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Presto数据分析应用，用于获取Presto提供的TPCDS Catalog的call_center表。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_c

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Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp

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责统计数据的人员，您希望他们拥有IoT数据分析服务的查看权限，但是不希望他们拥有增删或者改动IoT数据分析服务资源等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用IoT数据分析服务的查看操作，控制他们对IoT数据分析服务资源的使用范围。 如果华为云账号已

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Hive JDBC访问样例程序 Hive JDBC样例程序开发思路 创建Hive表 加载数据到Hive表中 查询Hive表数据 实现Hive进程访问多ZooKeeper 使用JDBC接口提交数据分析任务 父主题： 开发Hive应用

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Hive JDBC访问样例程序 Hive JDBC样例程序开发思路 创建Hive表 加载数据到Hive表中 查询Hive表数据 实现Hive进程访问多ZooKeeper 使用JDBC接口提交数据分析任务 父主题： 开发Hive应用

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Hive JDBC访问样例程序 Hive JDBC样例程序开发思路 创建Hive表 加载数据到Hive表中 查询Hive表数据 实现Hive进程访问多ZooKeeper 使用JDBC提交数据分析任务 父主题： 开发Hive应用

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Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp

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ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构

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精度调优总体思路 PyTorch大模型训练的精度问题的分析、定位可以参考如下思路： 大模型训练通常使用多机训练，鉴于多机训练复现问题的成本较高，且影响因子较多，建议用户先减少模型层数，使模型能够单机训练，确认单机训练是否也存在精度问题，若存在，则使用下述手段定位精度问题，使得单机精度达标，然后再恢复层数拉起多机训练。

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Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp

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