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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： 周边云服务对接
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
物联网时序数据分析场景介绍 在物联网场景中，海量设备采集的数据需要进行低延迟的高效接入、存储和分析，数据具有高度的时间属性相关特点，传统数据库基于二维表的数据模型，无法满足物联网场景下高效的时序数据存储和分析需求。
MRS存算分离配置流程说明 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需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。
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。
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。
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
使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 应用场景 MRS离线处理集群，可对海量数据进行分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。
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。
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。
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
快速创建和使用Hadoop离线数据分析集群 操作场景 本入门提供从零开始创建Hadoop离线数据分析集群并通过集群客户端提交一个wordcount作业的操作指导。wordcount是最经典的Hadoop作业，用于统计海量文本的单词数量。
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。
原因分析 常见的进程被异常终止有2种原因： Java进程OOM被终止 一般Java进程都会配置OOM Killer，当检测到OOM会自动终止进程，OOM日志通常被打印到out日志中，此时可以看运行日志（如DataNode的日志路径为 /var/log/Bigdata/hdfs/dn
分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景，在数据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。
HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。
Doris数据分析 导出Doris数据至HDFS 导出Doris查询结果集 父主题： 使用Doris
步骤2：准备测试数据：准备用于进行分析的源数据及程序，并上传至OBS。 步骤3：创建并运行Flink作业：在MRS集群中创建Flink作业并运行。 步骤4：查看作业执行结果：查看数据分析结果。
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。
步骤2：准备应用程序：准备用于进行分析的源数据及程序。 步骤3：上传jar包及源数据：将相关程序和数据上传至MRS集群内。 步骤4：运行作业并查看结果：运行程序并查看数据分析结果。
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