阿里云物联网平台数据分析API调用
概述
物联网数据分析,又称Link Analytics,是阿里云为物联网开发者提供的设备智能分析服务,全链路覆盖了设备数据生成、管理(存储)、清洗、分析及可视化等环节。有效降低数据分析门槛,助力物联网开发工作。物联网数据分析的主要能力包括:数据管理、数据开发、流数据分析和空间数据可视化。
本文从物联网平台产品创建开始,结合设备的创建、设备属性上报到LA数据分析:数据管理将数据存储,最后使用LA数据开发API实现数据的调用访问。
操作步骤
1、创建产品和设备
2、设备属性上报
3、LA数据存储
4、创建开发任务
5、生成API
6、SDK调用
- 6.1 pom.xml
<dependency>
<groupId>com.aliyun</groupId>
<artifactId>aliyun-java-sdk-core</artifactId>
<version>4.3.5</version>
</dependency>
- 6.2 code sample
import com.aliyuncs.CommonRequest;
import com.aliyuncs.CommonResponse;
import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.exceptions.ClientException;
import com.aliyuncs.http.MethodType;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
import com.aliyuncs.profile.IClientProfile;
public class demo1 {
public static void main(String[] args) throws ClientException {
String accessKey = "LTAIOZZg********";
String accessSecret = "v7CjUJCMk7j9aKduMAQLjy********";
DefaultProfile.addEndpoint("cn-shanghai", "cn-shanghai", "Iot", "iot.cn-shanghai.aliyuncs.com");
IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-shanghai", accessKey, accessSecret);
DefaultAcsClient acsClient = new DefaultAcsClient(profile); //初始化SDK客户端
String apiSrn = "acs:iot:*:18482178********:serveapi/getdata1";
CommonRequest request = new CommonRequest();
request.setMethod(MethodType.POST);
request.setVersion("2018-01-20");
request.setAction("InvokeDataAPIService");
request.setProduct("Iot");
request.putBodyParameter("ApiSrn", apiSrn);
request.putBodyParameter("Param.1.ParamName", "$device_name");
request.putBodyParameter("Param.1.ParamValue", "LADeviceDemo");
CommonResponse response = null;
try {
response = acsClient.getCommonResponse(request);
} catch (ClientException e) {
System.out.println(e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
System.out.println(response.getData());
}
}
- 6.3 test result
{"Data":{"ResultList":{"ResultList":[{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"},{"Data":"hello world"}]},"ApiSrn":"acs:iot:*:18482178********:serveapi/getdata1","FieldNameList":{"FieldNameList":["Data"]}},"RequestId":"D4C3EDDA-2F1A-4044-840A-779C85614852","Success":true}
更多开发语言测试可以使用Open API。
参考链接

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本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk-Ny1ZHYruEeBdA 作者简介:郑志彬,毕业于华南理工大学计算机科学与技术(双语班)。先后从事过电子商务、开放平台、移动浏览器、推荐广告和大数据、人工智能等相关开发和架构。目前在vivo智能平台中心从事 AI中台建设以及广告推荐业务。擅长各种业务形态的业务架构、平台化以及各种业务解决方案。 本文从数据倾斜的危害、现象、原因等方面,由浅入深阐述Spark数据倾斜及其解决方案。 一、什么是数据倾斜 对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜。 对于分布式系统而言,理想情况下,随着系统规模(节点数量)的增加,应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟,当机器数量增加到3台时,理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是,想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N,就必须保证每台机器的任务量相等。不幸的是,很多时候,任务的分配是不均匀的,甚至不均匀到大部分任务被分配到个别机器上,其它大部分...
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