ETL Job 功能 通过ETL Job节点可以从指定数据源中抽取数据，经过数据准备对数据预处理后，导入到目标数据源。 目标端是DWS的ETL Job节点，不支持使用委托进行调度，建议采用兼容性更佳的公共IAM账号方式进行调度，详见配置调度身份。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置ETL

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ETL映射设计 ETL映射设计用于将数据从源系统抽取出来，经过清洗、转换、加载等一系列操作后，将数据加载到目标系统的过程。解决方案工作台支持SDI、DWI和DWR层物理表、支持多种数据库、支持生成脚本等。 新建ETL映射 图1 新建ETL映射 参数 说明 映射名称 自定义 数据库数据类型

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添加实施作业 配置ETL Mapping。 实施作业名称：自定义； 关联需求：可选，可与新建项目时的相关需求关联起来，关联后该ETL作业将会自动在实施进度管理中展示； ETL Mapping名称：选择配置好的ETL映射； DataArts Studio 目录：选填需要将该ETL映射同步至DataArts

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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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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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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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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓和实时数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。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。 标准数仓（DWS 2.0）规格

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 标准数仓（DWS 3.0）：采用存算分离云

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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开发人员非常方便地找到其所关心的数据

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本示例，需要新增如下两个判断条件： Pass：应聘者被录用。应聘通过时，事件中自定义的布尔类型参数“Result”赋值为全局常量“{!$GlobalConstant.True}”，表示结果为真，即应聘通过。 Unpass：应聘者没有被录用。应聘失败时，事件中自定义的布尔类型参数“Result”赋值为全局常量“{

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双方达成一致的业务保障目标，客户完成服务付款。 服务范围 本项目华为云数据仓库专家服务包括以下一项或多项内容： 华为云数据仓库产品咨询服务 华为云数据仓库平台安装部署规划与实施 数据仓库迁移方案设计与实施支持 基于华为云数据仓库平台的开发支持 本项目华为云数据仓库专家服务不包括以下内容： 应用程序改造、应用程序设计、数据库逻辑结构设计

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本示例，需要新增如下两个判断条件： Pass：应聘者被录用。应聘通过时，事件中自定义的布尔类型参数“Result”赋值为全局常量“{!$GlobalConstant.True}”，表示结果为真，即应聘通过。 Unpass：应聘者没有被录用。应聘失败时，事件中自定义的布尔类型参数“Result”赋值为全局常量“{

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Studio 数据治理中心 是一个强大的ETL工具和技术，它可以帮助开发人员设计、编写和管理ETL脚本。以下是DataArts Studio在这些方面的主要功能和优势： 可视化的ETL设计：DataArts Studio提供了一个直观的可视化界面，使开发人员能够以图形化方式设计和配置ETL流程。通过拖放组

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Hive应用开发简介 Hive简介 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。

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司招聘场景中，招聘人员A和招聘经理B负责面试，招聘经理B负责决定该应聘者是否被录用，录用后，人事部C来给新员工办理各种手续。需要进行软件设计，一旦应聘者被录用后，不需要招聘经理自己去通知人事部，而是创建一个记录应聘者录用结果状态的事件，通过订阅该事件，系统根据状态结果自动发邮件给人事部，通知人事部是否办理入职手续。

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性能。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。两者各司其职，互不干扰。简单一句话可以理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。 云数据仓库解决方案 传统的数据仓库售价昂贵，设备

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应用场景 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。GaussDB(DWS)作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1 数据仓库迁移

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创建数据仓库GaussDB(DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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Hive应用开发简介 Hive简介 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：

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数据仓库服务 DWS DWS集群启用KMS加密 DWS集群启用日志转储 DWS集群启用自动快照 DWS集群启用SSL加密连接 DWS集群未绑定弹性公网IP DWS集群运维时间窗检查 DWS集群VPC检查 父主题： 系统内置预设策略

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