中软国际数据治理专业服务解决方案实践

数据库开发支持服务优势 经验丰富的数据库服务团队：华为基于在各行各业深入的合作和项目经验中，已然组建了一个拥有丰富行业大数据应用经验的专家团队，从架构咨询，到平台实时，到应用开发，到全周期保障行业数据库应用的开发与落地。 高效便利的自研工具：集开多方能力于一体，从样例代码、开发规

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规划企业大网配置 点击“下一步”，进入网络配置。 在配置本环节之前，请在线下明确您企业在云上的网络规划方案，若您仅使用鸿源云道的部分SaaS服务，则可选择跳过该步骤。 我们提供了“经典企业网络模型”，若该模型不满足您的要求，请线下联系鸿源云道产品咨询，联系方式见产品介绍页。 配置企业网络基本信息

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方案针对金融、租赁、能源、制造等行业进行数据中台搭建，覆盖200多个细分行业； 方案优势 一站式开发运营平台 全面覆盖数据采集、清洗、融合、存储、分析，贯穿数据全流程一站式开发运营平台，帮助企业构建完整数据中台解决方案。 可复用性行业知识库 提供垂直行业可复用的领域知识库，涵盖行业数据标准、行业领域主数

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场景模板立足于不同行业的应用场景，构建具有场景特征的数据大屏作为示例，帮助用户快速设计和配置数据大屏。目前 DLV 提供如下场景模板并持续更新：空白模板、安全态势感知、能源化工管理看板、基于云计算的 工业互联网 实时监控平台、销售驾驶舱、智慧旅游、医疗耗材、订单监控、星系数据监控、某公司数据监测平台

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Flink作业大小表Join能力增强 本章节适用于 MRS 3.3.0及以后版本。 Flink作业大小表Join Flink作业双流Join时存在大小表数据，通过内核broadcast策略确保小表数据发送到Join的task中，通过rebalance策略将大表数据打散到Join中，提高Flink

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数据并行导入 实现原理 数据并行导入（加载）的核心思想是充分利用所有节点的计算能力和I/O能力以达到最大的导入速度。DWS的数据并行导入实现了对指定格式（支持 CS V/TEXT格式）的外部数据高速、并行入库。 所谓高速、并行入库是和传统的使用INSERT语句逐条插入的方式相比较。并行导入过程中：

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执行导入数据 背景信息 在执行数据导入前，您可以参考以下优秀实践方法进行合理的设计部署，最大化的使用系统资源，以提高数据导入性能。 OBS的数据导入性能，多数场景受限于网络的并发访问速率，因此在OBS 服务器 上最好部署多个桶，使用多桶并发导入，提高DN数据传输利用率。 并发导入场景

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执行导入数据 完成GDS的安装部署及外表创建后，本节介绍如何在 GaussDB 数据库中创建目标表并将数据导入目标表中。 对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以查看数据倾斜状态，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。 前提条件 需要确保每一个CN

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执行导出数据 前提条件 需要确保每一个CN和DN所在服务器到GDS服务器的IP和端口是互通的。 导出操作语法 执行数据导出语法： 1 INSERT INTO [foreign table 表名] SELECT * FROM [源表名]; 编写批处理任务脚本，实现并发批量导出数

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执行导入数据 完成GDS的安装部署及外表创建后，本节介绍如何在GaussDB(DWS)数据库中创建事实表并将数据导入事实表中。 对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。 前提条件

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执行导出数据 前提条件 需要确保每一个CN和DN所在服务器到GDS服务器的IP和端口是互通的。 操作步骤 执行数据导出。 1 INSERT INTO [foreign table 表名] SELECT * FROM [源表名]; 编写批处理任务脚本，实现并发批量导出数据。并发

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数据集行过滤 概述 根据过滤条件，对数据集按照行进行过滤。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数 子参数 参数说明 output output_port_1

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对数据进行脱敏 功能介绍 对数据进行脱敏 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/data/mask 表1 路径参数

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1~10000000 内存中允许缓存数据的最大行数（对于单表和无法查询的缓存数据而言）。当行数超过时，数据将被物化。 - max_rows_in_buffers 6000000 1~10000000 内存中允许缓存的最大行数（用于数据库和无法查询的缓存数据而言）。当行数超过时，数据将被物化。 - max_bytes_in_buffer

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数据集行合并 概述 多个数据集按照行合并为一个数据集。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe_1 被合并的数据集一 dataframe_2 被合并的数据集二 dataframe_3 被合并的数据集三（可缺省） dataframe_4 被合并的数据集四（可缺省）

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应用场景 应用场景 所需数据服务 导航底图 卫星遥感影像栅格图 移动出行 卫星遥感影像栅格图、矢量栅格数据、地址数据等 行业一张图 卫星遥感影像栅格图、矢量栅格数据、行业GIS相关数据、地址数据等 森林防火 卫星遥感影像栅格图、气象数据、河湖数据、地址数据等 河湖四乱 卫星遥感影像栅格图、污染源数据、气象数据等

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从OBS并行导入数据 关于OBS并行导入 从OBS导入CSV、TXT数据 从OBS导入ORC、CARBONDATA数据 父主题： 导入数据

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数据集行去重 概述 “去重”节点用于删除数据集中的重复行（假如有两行相同，保留其中一行）。 对于那些不允许有重复记录输入的节点算法，可以先使用该算法做预处理。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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Elasticsearch、Elasticsearch x x √ 图表 常规图表组件： 线状图、柱状图、饼状图、单值百分比、雷达图、散点图、气泡图、区域排行、折线柱图、水平柱状图、双轴线状图、双轴折线柱图、环形柱图、水平胶囊柱状图、扫描雷达、图片、视频、轮播图、标题、文本、词云、时间器、表格轮播、

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运行数据管道 运行数据管道 运行过程监控与数据跟踪（敬请期待） 父主题： 数据管道

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启动作业时，系统会自行判断用户的作业是否需要实时计算资源，若需要实时计算资源，则会弹出如下对话框供用户自行选择： 计算资源：一个计算资源对应的物理资源为：1核CPU、4G内存，可实时清洗的数据量为1000条/S（仅供参考，请结合各自的业务场景与数据大小进行评估）。 并行数：管道作业运行时的实际并发能力，不得超过“计算资源

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