中软国际数据治理专业服务解决方案实践

QL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用于海量（半）结构化、时空、时序数据存储，可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也

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如何查看按需资源每天消费多少钱？ 登录“费用中心”，在“账单管理 > 流水与明细账单 > 明细账单”页面中，“统计周期”设置为“按天”，“计费模式”设置为“按需”，根据导出的账单详情即可汇总出每天的消费总额。 您还可以登录“成本中心”，在“成本分析”页面，“周期”设置为“每日”，

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索引能力增强，轻松应对海量数据复杂查询场景。 数据秒级闪回、PITR等数据恢复能力，构筑极高的数据可靠性。 超高性能 宽表模型，支持结构化/半结构化数据的PB级存储。 超强写入性能，数倍纯读性能提升，2倍读写性能提升。 解决开源痛点 解决了开源Cassandra数据一致性和GC的问题。

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持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用 DLI ，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。

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持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。

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日志接入前，您可以提前了解ICAgent采集的结构化解析规则，方便您快速操作。支持组合解析，一个日志流的每个采集配置可以配置不同的结构化解析规则。 支持以下日志结构化解析规则： 单行-全文日志：采集的日志文件中，如果您希望每一行日志在LTS界面中都显示为一条单独的日志数据，则选择单行日志。 多行-全

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查询结构化模板简略列表 功能介绍 该接口用于查询结构化模板简略列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/{project_id}/lts/struct/customtemplate/list 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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如何进行需求结构化管理 为什么要进行需求结构化管理？ 并不是说任何情况下都需要进行软件项目需求的结构化管理。如果只是事务性质的管理需求，也就是有需求了能记录、能跟踪状态、实现之后不需要继续跟踪、也不需要维护需求与需求之间的关联，那么不需要思考需求结构化管理这个问题。这种情况下，不

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HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。 表格存储服务 （CloudTable），是基于Apache HBase提供的分布式、可伸缩、全托管的KeyValue数据存储服务，为DLI提供了高性能的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据以及时序数据的存储和查询应用

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算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tablet可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性，Kud

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t算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tablet可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务 支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu

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os认证提供用户和用户组数据保存能力。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言

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HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。 表格存储 服务（CloudTable），是基于Apache HBase提供的分布式、可伸缩、全托管的KeyValue数据存储服务，为DLI提供了高性能的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据以及时序数据的存储和查询应用

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算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tablet可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性，Kud

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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。 数据存储架构：要有足够的扩展性和可靠性，可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。包括定义数据源、制定数据同步策略、移动数据、编制数据目录等。 第二类工

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选择“云端结构化解析”，详细请参考设置日志云端结构化解析。 配置完成后，开启自定义日志时间开关，配置如下参数。 切换自定义日志时间开关时，可能会导致日志搜索界面在切换时间点附近出现时间偏差，请勿频繁切换自定义日志时间开关。 表1 参数配置表 参数 说明 示例 字段key 已提取字

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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。 数据存储架构：要有足够的扩展性和可靠性，可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。包括定义数据源、制定数据同步策略、移动数据、编制数据目录等。 第二类工

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它能够让您快速深入了解大数据，并让您在Hadoop生态系统中更好地开展工作。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基

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仓库的内容。 创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 DLI支持创建的表类型 DLI表 DLI表是存储在DLI数据湖中的数据表。支持多种数据格式，可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。 DLI表的数据存储在DLI服务内部，查询性能更好，适用于对时延敏感类的业务，如交互类的查询等。

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MRS 支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇

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于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，关系数据库甚至专有数据存储。一个Presto查询可以组合不同数据源，执行跨数据源的数据分析。

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