典型使用案例 在这个章节中，我们将介绍一个QingTian Enclave的使用场景。其中包含了一些角色和基本的工作流程，同时使用了华为云数据加密服务（DEW）的KMS子服务，华为云统一身份认证服务（IAM）和华为云 对象存储服务 （OBS）。 工作流程 构建QingTian Enclave镜像

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方案概述 应用场景 博诚经纬跨境外综服务平台通过提供一系列智能化、自动化的解决方案，有效解决了跨境电商企业在进出口管理、物流服务、税务服务、风险管理等方面的痛点问题。通过降低运营成本、提升营销效率、拓展全球市场、提升运营效率和降低合规性风险等方面的业务效果，助力跨境电商企业在全球市场中取得更大的竞争优势。

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Alpha WATER智慧河长大数据管控平台 本系统由2 个web（网页）端（ 域名 不同）及1 个移动App（安卓）组成。 网页端分别是：可视化大屏和作业处理端。可视化大屏主要由水环境监测，雨情预警，预测预警（水质），污染溯源，远程巡河，告警统计，领导驾驶舱7 个子页面组成。 功能简述

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优势和应用场景内容。 产品介绍 什么是数字资产链 图解数字资产链 产品功能 产品优势 应用场景 计费说明 03 使用 数字资产链开启成功后，您可以使用数字资产链资源。 常用操作 查看服务运营 管理链 查看套餐包 服务运营 资产检索 02 入门 快速了解数字资产链在不同应用场景中的操作流程。

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应用数据集 对新建的数据集进行数据解析、数据处理、数据探索、时序数据标注、安全管理等相关操作。 前提条件 本租户下的用户可对数据集进行应用数据集操作。 数据解析 数据处理 数据探索 时序数据标注 安全管理 父主题： 快速入门

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应用管理数据规划 自定义应用数据规划 应用组数据规划 父主题： 数据规划

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视频智能分析服务(Video Intelligent Analysis Service)，是提供摄像头视频数据采集、分发、转储、AI智能分析、预警事件上报等多项能力的一体化平台，依托于华为云人工智能和大数据的技术优势，实现智慧园区、城市治理、智慧水务、智慧交通等场景的事件感知、分析和决策能力，助力业务闭环。

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全量数据应用 特征操作完成后，需要单击“执行”，应用特征操作流至全量数据。同时支持选择其他数据集和数据集实例，应用当前特征操作流。全量数据应用操作步骤如下。 单击。 弹出“执行”对话框。如图1所示。 图1 全量数据应用 在“数据集”和“数据”下拉框中，分别选择数据集和数据。 支持

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应用管理数据规划 自定义应用数据规划 应用组数据规划 父主题： 数据规划

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应用组数据规划 创建实时视频流量应用组、保卫监控流量应用组、本地上网应用组以及VoIP流量应用组。 表1 实时视频流量的预定义应用组 参数 数据 名称 test_app_video SA功能库 SA_H30071000 (6000+) 预定义应用 FPI - SA Electronic_Business

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搭建某商品销售数据的大屏 应用场景 数据大屏是面向企业数据消费者，将可视化和场景叙事技术结合，运行在智能设备上，非接触式连接的酷炫大屏，满足业务监控数字屏、项目会议演示屏，以及对外媒体大屏等场景，从而推动企业数据群体消费。 数据大屏常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待，是DataArts

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应用权限”中，选中“查看本应用”，设置后对应角色可查看到该应用。 图2 分发所有应用项权限 在“角色权限 > 应用项权限”中，单击“管理可访问页面”。 在“导航可见权限”中，设置当前应用首页的导航项可见权限。 在“单页面可见权限”中，设置表单、视图和统计等查看、编辑权限，单击“确定”。

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作台。 在全部应用中，单击“创建应用”，选择“创建空白应用”。 图1 选择创建空白应用 在弹出的页面，输入应用的名称，单击“保存并编辑”。 在导航设置页签中，单击“创建表单”。 表单由文本框、单选、多选和下拉列表等组件构成，用于用户填报提交数据，并收集数据的工具。一个应用中，可以

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应用组数据规划 创建实时视频流量应用组、保卫监控流量应用组、本地上网应用组以及VoIP流量应用组。 表1 实时视频流量的预定义应用组 参数 数据 名称 test_app_video SA功能库 SA_H30071000 (6000+) 预定义应用 FPI - SA Electronic_Business

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content：脚本的内容。 connectionName：脚本关联的连接名称。 database：脚本执行的时候，关联的数据库名称。 queueName：sql执行的时候，运行在dli的队列名称。 父主题： 应用示例

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上可以看出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算偏斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的偏斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq

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Scan on test (cost=0.00..10.01 rows=10 width=12) 可以看到window agg和sort全部在CN端执行，耗时非常严重。 优化分析 尝试将语句改写为子查询。 1 2 3 4 5 6 7 SELECT COUNT(1) over() AS

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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题：

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SQL调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL排除剪枝干扰

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| 1MB | | 12 | 1282.00 可以看到window agg和sort全部在CN端执行，耗时非常严重。 优化后 尝试将语句改写为子查询： 1 2 3 4 5 6 7 SELECT COUNT(1) over() AS

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历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

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