中软国际数据治理专业服务解决方案实践

底层执行Oozie编排流程的各个组件，包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎 服务器 ，用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java Web程序，运行在Tomcat容器中。 Oozie工作流通过HPDL（一种通过XML自定义处理的语言，类似JBOSS

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需要用索引过滤大量数据的查询中。 在开启了写时合并选项的Unique表中，数据在导入阶段就会去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够

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GaussDB (for MySQL)备份原理 云数据库 GaussDB(for MySQL)基于华为最新一代DFV存储，采用计算与存储分离架构，计算层用于给外部提供服务，管理日志信息，存储层存储数据信息。存储层分为Common Log节点和Slice Store节点，Common

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Cassandra数据库可以同时为用户业务提供服务。当一个数据中心发生故障而另一个数据中心正常运行时，可以通过业务层的调度将故障区域的业务切换到正常区域，因为配置了异地双活，您可以在数据中心运行正常的区域继续处理数据。在业务不中断的前提下实现故障场景下业务的快速恢复，保证了故障场景下业务的连续性。

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强大支持。 模型开发 准备盘古大模型训练数据集 训练盘古大模型 评估盘古大模型 压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型 迁移盘古大模型 应用开发 提示词工程 AI助手 盘古应用开发SDK 07 SDK 通过盘古推理SDK简介和使用推理SDK的文档，您将深入了解如何利用推理

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oreFile合并为一个大的StoreFile。 HFile HFile定义了StoreFile在文件系统中的存储格式，它是当前HBase系统中StoreFile的具体实现。 HLog HLog日志保证了当RegionServer故障的情况下用户写入的数据不丢失，RegionSe

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参考Hive应用开发。 元数据存储：Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的

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Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志

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op集群（ MRS ）的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。

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简单的Table数据集定义：CarbonData支持易于使用的DDL（数据定义语言）语句来定义和创建数据集。CarbonData DDL十分灵活、易于使用，并且足够强大，可以定义复杂类型的Table。 便捷的数据管理：CarbonData为数据加载和维护提供多种数据管理功能。Car

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自动建表原理介绍 CDM 将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）中自动建表时，DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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问答准确率高：对自有的全面的行业知识，在盘古大模型的加持下，将问答的准确率提升25% 预测和分析更准确：结合盘古大模型，通过对现有数据的分析，可以提供更准确的预测结果。助于企业做出更明智的决策，改进业务流程，并提高效率。 员工满意度高：基于盘古大模型的能力提供个性化建议和改进措施，以提高员工满意度和工作场所幸福感

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析平台。能够检测出8大类的云上安全风险，包括DDoS攻击、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主机、异常行为、漏洞攻击、命令与控制等。利用大数据分析技术，态势感知可以对攻击事件、威胁告警和攻击源头进行分类统计和综合分析，为用户呈现出全局安全攻击态势。 工作原理 态势感知通过采集全

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二进制成分分析类 成分分析的扫描对象是什么？ 成分分析的主要扫描规格有哪些？ 成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析的安全配置类问题如何分析？ 成分分析的信息泄露问题如何分析？ 组件版本为什么没有被识别出来或识别错误？ 成分分析如何购买？

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跟踪号是什么，能跟踪到数据吗？ 跟踪号为后台跟踪任务状态使用，不能跟踪到数据。 父主题： 数据集成普通任务

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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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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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二进制成分分析类 成分分析的扫描对象是什么？ 成分分析的主要扫描规格有哪些？ 成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析的安全编译选项类问题如何分析？ 成分分析的安全配置类问题如何分析？ 成分分析的信息泄露问题如何分析？ 组件版本为什么没有被识别出来或识别错误？

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OMS 的迁移工作原理图，如图1所示。 图1 迁移工作原理图 迁移工作流程说明： OMS服务请求获取一定数量的源端对象列表。 源端响应对象列表。 OMS服务请求获取源端对象元数据。 源端响应对象元数据。 OMS服务请求获取目的端对象元数据。 目的端响应对象元数据。 根据对象元数据判断对象是否需要迁移。

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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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