大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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对系统的影响 Hive默认 数据仓库 的权限被修改，会影响当前用户，用户组，其他用户在默认数据仓库中创建库、创建表等操作的操作权限范围；会扩大或缩小权限。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库权限发生更改。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。 以ro

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切换大屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。

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，参考对应数据库的产品文档进行配置。 " 单次请求行数 可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定每次请求获取的行数，根据数据源端和作业数据规模的大小配置该参数。如果配置过大或过小，可能影响作业的时长。 1000 SSL加密 可选参数，支持通过SSL加密方式连接数据库，暂不支持自建的数据库。

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，面向数据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在全球有大量的应用和实践。 应用场景 用户行为分析。 在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集

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同理完成柱图和表格的制作，最终效果如图11所示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。

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，参考对应数据库的产品文档进行配置。 " 单次请求行数 可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定每次请求获取的行数，根据数据源端和作业数据规模的大小配置该参数。如果配置过大或过小，可能影响作业的时长。 1000 SSL加密 可选参数，支持通过SSL加密方式连接数据库，暂不支持自建的数据库。

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获取数据仓库自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID

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新能源设备上报发电量、地区等数据到物联网平台，物联网平台将数据转发至kafka，由 DLI 进行大数据清洗将数据存储至DWS，再由Astro大屏应用读取数据进行可视化展示实现各个地区发电量的统计分析。 操作步骤如下： 1、在物联网平台创建产品和设备。 2、在物联网平台配置数据转发规则实现将设备上报的数据转发到kafka中。

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。同时支持把多个业务运营系统的数据汇集到一个数据仓库中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。 数据仓库采用了一些和标准的面向事务的数据库（Oracle，MS SQL Server，MySQL等）不一样的设计，特别是针对数据的聚合性和关联性做了特别的优化，有些时候为

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数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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服务 > Hive > 配置”，选择“全部配置”，然后查找“hive.metastore.warehouse.size.percent”，调大该配置项。设配置项的值为A，HDFS总存储空间为B，阈值为C，Hive已经使用HDFS的空间大小为D。调整策略为A x B x C > D ，HDFS总存储空间可在HDFS

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知数据仓库行业发展趋势与解决方案，协助企业管理者构建具有竞争力的数据仓库解决方案，助力数字化转型。 培训对象 信息技术主管 数据库管理员 数据库开发者 培训目标 完成该培训后，您将熟悉云化分布式数据仓库的架构、数据库设计与管理、数据迁移、数据库的运维与调优，数据库的安全管理和高可

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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填写完数据源信息后，单击“确定”即可完成DWS数据连接的添加。 使用数据仓库服务（DWS）数据源 下面示例表示某个服务在不同渠道下的访问量对比饼图。 登录 DLV 控制台，单击“我的大屏”。 在“我的大屏”页面，找到需要编辑的大屏，将鼠标移至该大屏图标上，然后单击编辑按钮进入大屏开发页面。

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