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类型等信息，如图所示： DIS输出 将数据输出到DIS云服务，IoT数据分析服务仅在华为云部署时支持输出到DIS云服务。 用户在“数据源”页面配置好数据源后，在该算子配置处选择即可，如图所示： 父主题： 编辑处理流程
该实时作业正在被资产模型使用，无法进行当前操作。 可能原因 当作业被用于资产模型上的分析任务时，不允许对其进行修改。 处理建议 打开该实时作业详情页面，选中任意算子，查看算子配置面板右上角的提示，如图所示： 根据步骤1的提示，找到对应的资产模型，修改其中的分析任务，暂不使用该实时作业进行计算。
设备时序探索中没有标签 可能的原因： 1、存储中除了deviceId，没有其它标签。可以在存储管理中，点击对应的存储查看标签： 打开存储管理页面，展开存储组。 点击对应的存储名称。 检查是否存在除了 deviceId 外的其它标签。若不存在，请根据需要在数据管道中，通过编辑“数据存储输出”算子增加：
删除关联的管道。点击左侧的数据管道，根据数据管道的名称找到对应的数据管道，点击右上角的齿轮，然后选择删除。点击确认。 删除存储。回到存储管理页面，找到存储，点击删除存储按钮。点击确认。 父主题： 存储管理相关错误码
z0-9_-]{1,64}$ 数据源ID： 配置项英文名：datasSourceId 说明： DIS数据源ID，此数据源必须在本服务被授权访问。 数据源ID可以通过数据源接口： /v1/${project_id}/datasources?type=DIS获取。 类型： STRING
从这里开始 开通服务 用户首次进入IoT数据分析服务控制台后，将会自动开通IoT数据分析服务。 图1 总览页面 基础配置 为了能够开始正常使用IoT数据分析服务，需要用户完成如下基础配置： 1. 配置数据源：通过配置数据源，将待分析的数据注入IoT数据分析服务。用户可以根据自己的
输入资产名称：SMTFactoryDemo，显示名称：SMT数字工厂 模型：ProductLine。 创建SMT产线资产 单击SMTFactoryDemo资产进入资产编辑页面，右键单击工厂资产，选择“添加子资产” 输入 资产名称：ProductLine01, 显示名称： SMT产线1， 模型：ProductLine，
修改数据源 √ x √ x 查询数据源列表 √ √ √ √ 查询数据源详情 √ √ √ √ 验证数据源的连通性 √ √ √ √ 获取用户的访问权限 √ √ √ √ 获取资产列表 √ √ √ √ 获取资产详情 √ √ √ √ 创建资产 √ x √ x 修改资产 √ x √ x 删除资产
启动测试模式后，输入类算子从数据源读取数据，将数据发送到下游的转化类算子，最终专递到输出类算子。调试工具会在每个算子的输入输出端监听数据流，最终将监听收集到的数据在页面进行展示。我们可以根据算子的输入输出数据定位以上我们所遇到的问题。 界面介绍 启动按钮 任务状态栏 输入输出 数据监控 操作指导 创建任务
启动测试模式后，输入类算子从数据源读取数据，将数据发送到下游的转化类算子，最终专递到输出类算子。调试工具会在每个算子的输入输出端监听数据流，最终将监听收集到的数据在页面进行展示。我们可以根据算子的输入输出数据定位以上我们所遇到的问题。 界面介绍 启动按钮 任务状态栏 输入输出 数据监控 输入输出 创建任务
体就是租户。多个不同的租户统称多租户。租户对应公司。一个租户可以创建多个子用户，并可以对不同用户授予不同权限。 项目 各个服务中的一些可以访问的资源集合称为项目。一个账号可以在一个区域下创建多个项目，并基于项目进行授权。不同项目下的资源相互隔离。项目可以是一个部门或者一个项目组。
输入算子：负责实时作业数据的输入，是作业的属性类型。 转换算子：负责对数据进行各种处理。 输出算子：负责把作业处理的结果输出到作业外部。 编排作业 图1 作业编排页面 表1 页面区域说明 序号 区域 描述 1 算子货架窗口 算子列表，提供多种输入算子、转换算子、输出算子，以及高级算子。 2 画布窗口 在画布上通过算子和线来编排实时作业。
“产线”， 单击“确定”。 添加产线模型的属性信息。 在左侧模型导航栏上选择上一步创建的“ProductLine”模型， 在“属性信息”页面单击 “手动添加”，如下图所示： 在对话框中输入属性相关信息，包括名称，显示名称，属性类别，数据类型，单位等信息。然后单击“确定” 完成添加属性。如下图所示：
在下面章节有详细描述。 开通IoT数据分析服务。 登录华为云，搜索“IoTA”，在产品主页单击“立即使用”，进入IoTA服务Console页面，此时会自动开通IoTA服务。 设备管理服务授权配置 完成IoTDA服务授权配置 详细操作请参考 数据源--添加IoTDA实时数据源。 创建管道作业接入IoTDA数据
时序分析：专为物联网时序数据处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力。 表2 时序分析 特点 描述 海量接入 海量时间线能力，最大可达亿级 时序存储 列式存储及专用压缩算法，高压缩率 高效查询 基于时间多维度聚合，近实时分析查询 数据可视化 提供时序洞察工具，可直观展示时序数据的变化趋势
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