挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。

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MERGE：加载数据时，插入目标表中不存在的数据，更新目标表中存在的数据 源模型 需要进行ETL映射的源端物理模型，需要在物理模型设计中先完成设计 目标模型 需要进行ETL映射的目标端物理模型，需要在物理模型设计中先完成设计 目标表 选择目标模型中配置的表 是否删除数据 选择是否删除目标模型中的表数据 源表 选择源模型中配置的表

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无需安装App，无需关注服务号，常驻消息入口，强通知定制化的菜单按钮和底部、悬浮菜单，支持自定义H5、快应用、App跳转，有效提升转换率企业名称+品牌logo，提升企业可信度，拉近用户距离；品牌高频曝光，提升品牌认知度支持单卡片和多卡片样式，高清图片、音频、视频、位置、文件等富媒体内容，视觉冲击力更强聊天式的智能交互， 语音识别 、语意识别、

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高清智能会议体验。 支持4K高清投屏，搭载Wi-Fi 6，无线投屏稳定流畅。 全新的电子白板工具栏布局，书写更流畅，操作更顺手。 搭载HarmonyOS，分布式智慧办公，为用户提供更友好，更便捷的协作交互体验。 实现云、管、端、芯全链路防护，并通过全球商用系统CC EAL5+高等级安全认证。

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过Hiv

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成的ETL脚本同步到 DataArts Studio 作业指定的目录。 前提： 已在本空间的方案设计中创建ETL Mapping脚本。参考ETL映射设计。 该账号下已开通DataArts Studio服务。 已在该DataArts Studio服务中创建相应的数据连接，以便基于数据连接同步作业以及后续在DataArts

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志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 数据文件加密机制：开源社区的Hive特性，请参见https://cwiki

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业务的延时甚至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓

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）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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octopus:dataWarehouse:list √ √ 获取数据仓库的数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 数据文件加密机制。 开源社区的Hive特性，请参见https://cwiki

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和

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DIS有哪些特点和优势？ 无限扩展：DIS数据通道的吞吐量每小时可从数MB扩展到数TB，PUT记录每秒钟可从数千次扩展到数百万。 易于使用：您可以在几秒钟内创建DIS数据通道，轻松地将数据放入通道中，并构建用于数据处理的应用程序。 成本低廉：DIS没有前期成本，您只需要为实际使用的资源付费即可。

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布，但是元数据和索引存储在本地，仍然需要进行重分布。存算分离表在重分布时，表只支持读，元数据的重分布时间一般比较短，但是，如果表上创建了索引，索引会影响重分布的性能，重分布完成时间与索引的数据量成正比关系，在此期间，表只支持读。 存算一体（单机部署）不支持分布式模式，因此不支持扩缩容、逻辑集群、资源管理等操作。

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为存算一体和存算分离。其中存算一体还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 低配置集群，如内存16G、vCPU4核及以下的规格，建议不要用于生产环境，可能会导致资源过载风险。 存算一体规格 存算一体

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、跨云、云下云上中间件间形成灾备关系。支持正向和反向的长期单向数据同步，提供云内正、反向切换等容灾特性。 特点：异地远距离传输优化，围绕灾备提供特性，不同于业界基于简单的数据同步形成方案。 ETL 实现不同系统间关键业务的数据持续性的实时流动，支持数据加工，支持异构同步，支持长期单向同步。

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云桌面有哪些特点和优势？ 管理员通过管理控制台，可以自主完成购买和退订云桌面，让终端用户灵活使用云桌面，达到即开即用，用完归还的目的。 云桌面具有以下特性： 即开即用：传统的私有桌面云部署需要花费数天以上的时间，云桌面可以快速地开通，实现即开即用。 管理方便：管理员可以通过管理控制台，可以同时高效管理数百个云桌面。

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全面、高频的数据报送要求，面临较大的数据整合压力。 系统对接与改造难度：民营银行通常具有更加灵活的运营机制和创新的业务模式，其IT系统与传统银行存在较大差异。 监管差异与适应性：不同国家和地区的监管要求存在差异，外资银行需要适应并遵守中国的监管规则。 通过本方案实现的业务效果：

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为任务的组成部分。通过定义任务的触发条件、依赖关系和执行顺序，可以实现复杂的数据处理流程，并确保每个作业在正确的时间和顺序下执行。 此外，作业还可以调用自定义脚本，以实现更高级的调度和编排功能。通过这样的集成，可以进一步提升作业调度的灵活性和可扩展性，满足不同业务场景下的需求。

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