X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload CustomAttributePayload

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创建不同的资源池，为这些资源池配置不同的资源占比，并将数据库用户添加至对应的资源池中，以此来限制这些数据库用户的资源使用。 逻辑集群 逻辑集群是基于Node Group机制来划分物理节点的一种集群模式，从节点层次将大集群进行划分，和数据库形成交叉。一个数据库中的表可以按逻辑集群来

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DWR层基础数据作业顺序排列。 业务指标未用到的逻辑数据实体，将5个逻辑数据实体放在一个画布中，包括ODS层、DWI层，然后按照ODS层作业 > DWI层作业顺序排列，注意使用Dummy空算子进行作业间的关联。 每个作业使用作业开发算子，每个算子关联对应的ETL脚本。 每个开发算子的失败策略为“终止后续节点执行计划”

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，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者。其中数据并不是在物理上汇聚到了一个数据平台上，而是如果干个物理分开的数据平台形成虚拟 数据湖 。 数据集市：企业内存储特定格式数据，提供给特定类型查询分析，满足特定的业务场景，针对特定用户的，特定的数据平台。各个集市之间，数据会有重复。

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S，如下图所示为本实践配置的数据连接，分别是源端的两个MySQL连接和目标端的一个 MRS Hudi连接。 图5 数据连接清单 添加监控对象，配置想要采集的数据连接的库表信息，以及所需采集的空值字段的表名和表字段名。 图6 配置调研规则入口 为了做源端数据调研，需要对源端系统进行监

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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HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL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HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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表中。需要注意的是在增量同步数据前，需要进行一次初始化全量同步。增量分区表内历史数据的存放周期为7日，对应的全量分区表内历史数据的存放周期为8日，用于数据的历史回溯，且历史数据的存放周期可依据后期数据实际使用需求进行相应的调整。以“订单进程量管理详细表”为例，说明数据增量同步流程。

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系统函数（Netezza） ISNULL() Netezza语法 迁移后语法 1 2 3 4 5 SELECT A.ETL_DATE, A.BRANCH_CODE, A.CUST_NO , ISNULL ( B.RES_STOCK,0) AS RES_STOCK

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和跨表的分析。DQC支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则。支持周期性的监控。 数据质量监控 查看质量评分 质量评分为5分制，是以表关联的规则为基础进行评分的。而表、业务对象、主题域等不同维度的评分，本质上是基于规则评分在不同维度下的加权平均值进行计算的。 您

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储服务等存储服务，让您更好的了解这些存储服务。 云硬盘 云硬盘（Elastic Volume Service，EVS）可以为 云服务器 提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求，适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。 更

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信息架构设计 创建信息架构 主题设计 逻辑模型设计 物理模型设计 ETL映射设计 业务指标设计 配置管理 父主题： 设计中心

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”。 图2 新建 CDM 作业1 选择源端的库、表，并且选择目的端手动创建的表。 单击“下一步”，选择需要同步的表字段 图3 新建CDM作业2 添加标准字段 图4 新建CDM作业3 添加的标准字段的具体值如下： 表1 标准字段值 ext_etl_dt ${dateformat（yyyy-MM-dd

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欢迎使用数据仓库服务 GaussDB (DWS)。数据仓库服务是完全托管的企业级云上数据仓库服务，具备免运维、在线扩展、高效的多源数据加载能力，兼容PostgreSQL生态，并助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析，实现数据快速变现。 您可以使用本文档提供的API对数据仓库服务的集

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实施管理 数据调研作业 入湖清单管理 CDM作业 ETL Mapping 数据实施质量检查 基础设施部署作业 父主题： 交付中心

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知数据仓库行业发展趋势与解决方案，协助企业管理者构建具有竞争力的数据仓库解决方案，助力数字化转型。 培训对象 信息技术主管 数据库管理员 数据库开发者 培训目标 完成该培训后，您将熟悉云化分布式数据仓库的架构、数据库设计与管理、数据迁移、数据库的运维与调优，数据库的安全管理和高可

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NOT IN ( 'ETL_JOB_NAME' ,'ETL_TX_DATE'

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的数据源类型。 本文介绍2.9.3.300版本CDM集群所支持的数据源。因各版本集群支持的数据源有所差异，其他版本支持的数据源仅做参考。 表/文件迁移支持的数据源类型 表/文件迁移可以实现表或文件级别的数据迁移。 表/文件迁移时支持的数据源如表1所示。 表1 表/文件迁移支持的数据源

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供了简单易用的迁移能力及多种数据源到DWS的集成能力，降低用户数据源迁移和集成的复杂性，是一种高效易用的数据集成服务。目前数据源支持从Kafka、MRS源端迁移至GaussDB(DWS)目的端。 该特性仅8.2.0及以上集群版本支持。 支持的数据源 源端数据源 对应的目的端数据源

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SDI贴源层的原始数据表。 历史数据清洗，使用数据开发的MRS Hive SQL脚本将源数据表清洗之后导入DWI层的标准出行数据表。 将基础数据插入维度表中。 将DWI层的标准出行数据导入DWR层的事实表中。 数据汇总，通过Hive SQL将出租车行程订单事实表中的数据进行汇总统计并写入汇总表。

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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HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL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HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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的数据源类型。 本文介绍2.9.2.200版本CDM集群所支持的数据源。因各版本集群支持的数据源有所差异，其他版本支持的数据源仅做参考。 表/文件迁移支持的数据源类型 表/文件迁移可以实现表或文件级别的数据迁移。 表/文件迁移时支持的数据源如表1所示。 表1 表/文件迁移支持的数据源

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