支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、SmoothQuant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表。 per-token动态量化场景 使用该场景量化方法，无需提前生成量化权重。推理前向会自动计算kv-cache量化系数，并进行kv的量化。 在启

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此解决方案通过华为云 数据治理中心 DataArts Studio 、 数据湖探索 服务 DLI 、 云数据迁移 CDM 、云数据库 RDS等服务的组合，可以快速构建一个轻量化离线数据分析平台，可一站式完成业务数据采集、分析，指标查询、做展示等工作，帮助企业实现业务数据洞察。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示： 图1

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数据分析常见问题 数据源常见问题 管道作业常见问题 实时分析常见问题 时序分析常见问题 资产建模和分析常见问题

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物联网时序数据分析 物联网时序数据分析场景介绍 手动将 CS V离线数据导入至IoTDB 使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 使用Grafana对接IoTDB数据库 父主题： 数据分析

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使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 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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新型冠状病毒肺炎AI辅助医学影像量化分析服务基于华为云领先的计算机视觉与医学影像分析等AI技术，可全自动、快速、准确地为影像及临床医生提供CT量化结果，缓解可准确诊断新冠肺炎影像医生紧缺的局面及隔离防控压力，减轻医生诊断工作负荷。同时，基于华为云强大算力，该服务可实现单病例量化结果秒级输出，AI

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使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 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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调用文本向量化模型服务 功能介绍 将用户输入的文本转化成数字向量，多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/embeddings 请求参数 表1

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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前 MRS Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很

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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很多社

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API商业变现 当前面临的主要问题 API商业变现方式不够灵活。 缺少多维度的数据分析支撑。 API中心解决方案 API中心协同华为云云商店为API构建灵活多样的商业闭环路径，并提供API调用次数、API调用者等数据分析能力。 直接变现：API开发者完成API设计/开发/测试后，可以将AP

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Delete轻量化删除表数据 本章节主要介绍轻量化delete删除表数据的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 DELETE FROM [db.]table [ON CLUSTER cluster] WHERE expr 使用示例 建表：

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使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库：

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使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库：

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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16

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per-tensor+per-head静态量化场景 如需使用该场景量化方法，请自行准备kv-cache量化系数，格式和per-tensor静态量化所需的2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件一致，只需把每一层的量化系数修改为列表，列表的长度为kv的头数，列表中每一个值代表每一个kv头使用的量化系数。内容示例如下：

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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化，量化方法为per-group。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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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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