需求场景 用户拥有1千多台设备,分布在不同城市的多个厂区,每个设备上的传感器大概每5秒采集并上传数据到IoT Hub。
监控指标数据 DataPoint 名称 类型 描述 average double 统计周期内监控项的平均值 sum double 统计周期内监控项的和值 minimum double 统计周期内监控项的最小值 maximum double 统计周期内监控项的最大值 sampleCount int 统计周期内监控项数据点数 timestamp String 监控数据对应的时间 请求示例 JSON
dataModel\ ,\ data_model_hash\ :\ mld_ada15-32icev43-4nrw86r\ ,\ data_api_url\ :\ ${CUR_HOST}/openapi/demo/chart?
写入用户Kafka 除了将消息转发到当前账号下消息服务for Kafka实例外,也可以使用规则引擎将设备数据转发到任意百度云账号下的Kafka主题中,服务端再从消息服务主题中消费消息,实现设备消息可以跨用户进行流转。 当设备实时数据需要共享给其他用户时,可由数据接收方提供自己账号下的Kafka主题,并在设备接入账号下的规则引擎中设置为数据目的地。
24 // 获取数据 25 getTemperatureData ( ) . then ( data => { 26 temperatureData . config . source = data ; 27 // 更新数据 28 return myDashboard . updateDataTableConfig ( temperatureData . id , temperatureData
返回参数 参数名称 类型 描述 result Result 获取数据空间表的详情 Result字段数据结构说明 参数名称 类型 描述 data Data List 表详情 totalCount Long 表数量 Data字段数据结构说明 参数名称 类型 描述 indexLength String 索引空间 tableSchema String 数据库名 tableName String 表名 dataLength
监控指标数据 DataPoint 名称 类型 描述 average double 统计周期内监控项的平均值 sum double 统计周期内监控项的和值 minimum double 统计周期内监控项的最小值 maximum double 统计周期内监控项的最大值 sampleCount int 统计周期内监控项数据点数 timestamp String 监控数据对应的时间 请求示例 Java
综合考虑当前应用广泛的数仓分层策略, DataBuilder 默认将数仓划分为以下五层: · 数据引入层 ODS (Operational Data Store) · 数据关系层DWR(Data Warehouse Relationship) · 明细数据层 DWD (Data Warehouse Detail · 汇总数据层 DWS (Data Warehouse Summary) · 应用数据层
监控指标数据 DataPoint 名称 类型 描述 average double 统计周期内监控项的平均值 sum double 统计周期内监控项的和值 minimum double 统计周期内监控项的最小值 maximum double 统计周期内监控项的最大值 sampleCount int 统计周期内监控项数据点数 timestamp String 监控数据对应的时间 请求示例 Go 复制
监控指标数据 DataPoint 名称 类型 描述 average double 统计周期内监控项的平均值 sum double 统计周期内监控项的和值 minimum double 统计周期内监控项的最小值 maximum double 统计周期内监控项的最大值 sampleCount int 统计周期内监控项数据点数 timestamp String 监控数据对应的时间 请求示例 Python