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数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS
使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 应用场景 MRS Hadoop分析集群，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，进行海量数据分析与查询。 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OBS中存储的原始数据进行导入、分析等操作，展示
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
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 Query
实时数据加载 场景特点： 业务特点为实时流式数据，需要针对实时流式数据进行快速的统计查询。 前端业务库系统实时同步到后端分析系统，在后端分析系统进行实时OLAP分析。 数据加载方式： 前端数据统一接入Kafka中，Kafka作为实时数据加工的唯一数据源。 针对仅追加的数据，按正常的数据插入逻辑，进行数据插入。
分析Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式。
使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 应用场景 本实践基于华为云MapReduce服务所编写，用于指导您了解MRS的基本功能，利用MRS服务的Spark2x组件，对车主的驾驶行为进行分析统计，得到用户驾驶行为的分析结果。 原始数据为车主的驾驶行为信息，包括车主在日常的驾驶
CarbonData数据分析 新建CarbonData Table 删除CarbonData Table 修改CarbonData Table 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData（MRS
分析Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。样例程序主要有以下方式。 使用JDBC接口提交数据分析任务。 使用HCatalog接口提交数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。
数据湖：其他IT系统上的数据，时序数据库可以通过跨源分析能力与数据湖中的全量数据进行关联，与IT数据进行进一步的复杂分析。 HetuEngine：跨源分析引擎，可以连接多个大数据组件进行数据查询，并可以将多个大数据组件中的数据在HetuEngine中进行统一分析。 IoTDB时序数据库：时序数据分析的核心组件，提供海量时序数据的存储和计算能力。
CarbonData数据分析 新建CarbonData表 删除CarbonData表 修改CarbonData表 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData
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CSV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
from wxk.lineorder_orc02; 例如执行后结果如下，数据写入Doris成功，且数据符合预期结果。 父主题： 实时OLAP数据分析
is自带的StreamLoad工具。 图1 离线数据加载 操作流程 步骤1：创建MRS Doris集群并配置 步骤2：创建Doris数据表及CSV文件 步骤3：使用Stream Load导入CSV文件至Doris 步骤1：创建MRS Doris集群并配置 创建MRS Doris集
手动将CSV离线数据导入至IoTDB 应用场景 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统，采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB支持以下方式批量导入或导出数据： 批量导入数据：通过import-csv.sh离线方式进行数据的导入。
要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统），使用普通对象桶会对集群性能产生较大影响。 当集群已对接了OBS（
IoTDB时序数据查询 跨源IT/OT数据统一分析 IoTDB可以借助HetuEngine提供的数据跨源分析能力，使用HetuEngine作为统一数据查询入口，也可以将IT数据和OT数据进行联合分析，提供复杂的IT和OT数据统一分析能力。 图2 跨源IT/OT数据统一分析 使用场景如下： 统一SQL入口
lineorder02 例如执行后结果如下，数据写入Doris成功，且按照UNIQUE KEY指定字段自动去除重复数据。 父主题： 实时OLAP数据分析
hive表数据共20行，其中10行数据对应Doris的unique字段重复： Doris的unique表数据： 父主题： 实时OLAP数据分析
应用场景 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 IoTDB支持对接Grafana，对接成功后，即可通过Grafana丰富的图形报表展示能力，对IoTDB中的时序数据进行图形化展示，以分析时序数据的变化趋势等信息。 图1 Grafana对接IoTDB
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