数据仓库 服务 GaussDB (DWS)接入LTS 支持数据仓库GaussDB（DWS）日志接入LTS。 具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS

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但是不同的数据库之间很难做到数据共享，数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行

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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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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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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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盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意

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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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可选参数，单击“添加”可增加多个指定数据源的JDBC连接器的属性，参考对应数据库的JDBC连接器说明文档进行配置。 常见配置举例如下： connectTimeout=60与socketTimeout=300：迁移数据量较大、或通过查询语句检索全表时，会由于连接超时导致迁移失败。此时可自定义连接超时时间与soc

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可选参数，单击“添加”可增加多个指定数据源的JDBC连接器的属性，参考对应数据库的JDBC连接器说明文档进行配置。 常见配置举例如下： connectTimeout=60与socketTimeout=300：迁移数据量较大、或通过查询语句检索全表时，会由于连接超时导致迁移失败。此时可自定义连接超时时间与soc

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数据控制与数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制，可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享：关闭分享后，项目内数据不允许分享给其他项目，包括拷贝、引用两种方式。 下载：关闭下载后，项目内数据不允许下载至本地。

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创建FlinkServer作业写入数据至数据仓库服务(DWS) 本章节适用于 MRS 3.3.1及之后的版本。 操作场景 数据仓库服务(DWS)是在线数据分析处理数据库。本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例，以DWS作为sink表，以及创建表时使用的with参数和

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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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务。 已开通数据湖探索服务。未开通则访问数据湖探索服务，单击“立即购买”后开通该服务。 已开通云数据仓库GaussDB(DWS)服务。未开通则访问云数据仓库GaussDB(DWS)服务，单击“购买”后开通该服务。 已开通Astro大屏服务， 未开通则访问Astro大屏应用，单击“立即使用”后开通该服务。

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盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平

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志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如w

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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。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型专门用于处理和理解人类语言。它能够执行多种任务，如对话问答、文案生成和阅读理解，同时具备逻辑推理、代码生成和插件调用等高级功能。 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型

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不同的数据库之间很难做到数据共享，数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OL

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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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提供丰富的可视化组件，包括常用的数据图表、图形、控件等。 专业级地理信息可视化 支持绘制地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D地球等效果，支持地理数据多层叠加。 图形化编辑界面 拖拽即可完成组件自由配置与布局、所见即所得，无需编程就能轻松搭建可视化大屏，并且依据投放设备分辨率，自由定制大屏尺寸。 多种数据源支持

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