计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce，性能有了显著提升。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业（这样只需写一次HDFS，且中间节点较少），从而大大提升DAG作业的性能。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。

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对系统的影响 Hive默认 数据仓库 的权限被修改，会影响当前用户，用户组，其他用户在默认数据仓库中创建库、创建表等操作的操作权限范围；会扩大或缩小权限。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库权限发生更改。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。 以ro

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开放平台灵活操作：OpenAPI 灵活进行能力扩展，更好地与客户业务系统协作 技术架构 图2 部署架构图 方案通过华为云 MapReduce服务 MRS、云数据仓库 GaussDB (DWS)实现大数据集群的管理、提供神策通用数据的接入和加工，同时通过 MapReduce服务 MRS 的数据应用和机器学习应用补充神策平台的算法和 数据可视化 能力；

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获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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Console与页面使用 VPC、VPN网关、VPN连接之间有什么关系？ VPN配置下发后，多久能够生效？ VPN配置完成了，为什么连接一直处于未连接状态？ VPN网关删除后公网地址是否可以保留？ 已经创建的VPN哪些信息可以修改，哪些信息不可以修改？ 本地设备配置VPN时需要设

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Backlog和Sprint目标确认后，为了保持团队在很短的时间内，全力以赴的向着Sprint目标冲刺，一般情况下不接受PO提出的需求变更。在很短的周期内，PO是有责任负责整理好Sprint Backlog的，进一步说，PO至少应该整理好接下来1-3个Sprint需要做的Product Backlog，

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处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高

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选择活动 如图16所示，在弹出的“选择计划活动”页面，选择紧前活动，单击“确定”，如图17所示。 选择活动时，只能选择最小级的活动。例如，活动1有子活动，选择计划活动时，只能选择子活动；活动2没有子活动，则可以选择活动2。 图16 选择计划活动 图17 选择的计划活动 鼠标双击紧前关系

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Hudi进行DWI层建模的目的是在ETL映射中需要使用，即，将SDI层的某个表映射至DWI层。 ETL映射 根据业务场景需要，可将数据从源端数据中进行移动和转换到指定的目标数据表中。如，本实践中需要将SDI层的门店表映射至DWI层的门店表。 图26 新建ETL映射 表2 ETL映射参数说明 参数

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数据库、数据仓库、 数据湖 与华为 智能数据湖 方案是什么，有哪些区别和联系？ 如今随着互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来，数据管理工具也得到了飞速的发展，大数据相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体等。这些概念分别指的是什么，又有

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处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高

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ySQL数据库生态，与主流第三方数据库ETL，BI（business intelligence）工具厂商对接认证。 支持位图roaring bitmap数据类型及对应常见函数，在互联网、零售、教育、游戏等行业，提取用户特征、用户画像等场景有广泛应用。 在现有范围分区（Range

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数据仓库服务（DWS）连接参数说明 连接数据仓库服务（DWS）时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 数据仓库服务（DWS）连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称，根

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选择活动 如图16所示，在弹出的“选择计划活动”页面，选择紧前活动，单击“确定”，如图17所示。 选择活动时，只能选择最小级的活动。例如，活动1有子活动，选择计划活动时，只能选择子活动；活动2没有子活动，则可以选择活动2。 图16 选择计划活动 图17 选择的计划活动 鼠标双击紧前关系

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概述与连接管理 概述 数据开发包含脚本开发和作业调度，脚本开发主要是指SQL的ETL脚本，数据从贴源层到集市层的加工和流动，作业是对数据入湖、ETL脚本、数据质量等进行时间编排和按照计划周期性执行。 连接管理 登录管理中心 > 单击右侧数据连接 > 单击创建数据连接 > 选择对应的数据库类型

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目标支持拆分工作量和不拆分工作量的目标，创建目标时根据是否拆分工作量，以及拆分维度，归类为不同的组。一个目标管理应用下，有且最多有三个分组：不拆分工作量为一个组，按季拆分工作量为一个组，按月拆分工作量为一个组。 目标支持关联活动，目标关联活动时，请保证目标和活动的工作量单位一致，防止影响后续工作量卷积。

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图2 自定义质量规则 质量加权评分 支持用户自定义质量评分指标，为不同的质量规则关联指标并分配计分权重，从而根据企业的数据质量评估体系，有层次有重点地对数据质量进行评分。 图3 质量加权评分1 图4 质量加权评分2 单表质量检测 支持针对 Hive、Kudu、Oracle、MySQL、SQLServer、impala

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Cust_Id ,Cust_UID ,DW_Upd_Dt ,DW_Upd_Tm ,DW_Job_Seq ,DW_Etl_Dt ) select a.Cust_Id ,a.Cust_UID ,current_date as Dw_Upd_Dt

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处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高

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型要求：大数据处理端到端流程在7个步骤以内。仅作为样板，不作生产使用。 场景范围包括：1）数据入湖集成设计与实施；2）数据仓库建设：数据分析作业设计，数据ETL开发，数据脚本开发实施；3） 数据治理 平台建设：数据架构/模型/指标/标准/质量规则设计和实施；4）数据应用验证与实施。 服务规格

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数据仓库服务（DWS）连接参数说明 连接数据仓库服务（DWS）时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 数据仓库服务（DWS）连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称，根

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