Analytical Processing），联机分析处理。是 数据仓库 系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP（On-Line Transaction Processing），联机事务处理。是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

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Hive应用开发简介 Hive介绍 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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据运营能力。 优势 多种云服务作业编排 全链路 数据治理 管控 丰富数据引擎支持 支持对接所有华为云的 数据湖 与数据库云服务，也支持对接企业传统数据仓库，比如Oracle等。 简单易用 图形化编排，即开即用，轻松上手。 图1 一站式数据运营治理平台 云上数据平台快速搭建 快速将线下数据

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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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需要部署数据仓库 服务器 ，就可以在几分钟之内获得高性能、高可靠的企业级数据仓库集群。 您只需单击几下鼠标，就可以轻松完成应用程序与数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。 与大数据无缝集成 您可以使用标准SQL查询HDFS、 对象存储服务 （Object

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DB(DWS)集群和迁移管理以及了解 GaussDB (DWS)数据库的高级特性，将具备数据仓库对象创建、管理和查询，数据仓库基础运维，数据仓库的安全配置及管理等能力，胜任数据仓库二次开发和数据仓库管理运维岗位。 HCIP-GaussDB(for MySQL) 培养和认证具备基于GaussDB(for

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数据湖建设和持续运营 场景描述 数据湖建设和持续运营，是指数据湖的初始化建设及后续日常的海量元数据及权限管理，因此用户需要便捷高效的建设和管理方式。 传统方式的弊端 仅支持通过计算引擎（Hive、Spark等）执行SQL实现元数据的定义、修改、查询，对用户有一定的技能要求，缺少提升易用性的可视化界面。

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不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 （ DLI ） 支持分区表的分区信息分片。 不支持非分区表分片。 Hadoop MRS HDFS 支持按文件分片。 MRS HBase 支持按HBase的Region分片。

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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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Access Protocol，简称为LDAP），为Kerberos认证提供用户和用户组数据保存能力。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query

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不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索（DLI） 支持分区表的分区信息分片。 不支持非分区表分片。 Hadoop MRS HDFS 支持按文件分片。 MRS HBase 支持按HBase的Region分片。

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大数据组件都有自己的WebUI页面管理自身系统，但是由于网络隔离的原因，用户并不能很简便地访问到该页面。 例如访问HDFS的WebUI页面，传统的操作方法是需要用户创建E CS ，使用ECS远程登录组件的UI，这使得组件的页面UI访问很是繁琐，对于很多初次接触大数据的用户很不友好。 M

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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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ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常 问题分析 Elasticsearch后台的bulk的线程池最大只支持接受200请求数队列，超过的请求会被rejected。 解决方案 建议根据实际情况调整客户端的并发写入请求数（调整到一个

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Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里？ hadoopstreaming.jar位置在/opt/share/hadoop-streaming-*目录下。其中*由Hadoop版本决定。 jdk环境变量：/opt/client/JDK/component_env Hado

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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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获取数据仓库自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID

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通常，有以下几种情景需要提供数据仓库上云与实施服务： 数字化转型、数据治理项目，需要规划数据仓库分析平台相关内容。 新建局点，拟采购华为数据仓库的情景。 原来老平台无法满足业务需求，拟采购华为数据仓库的情景。 由于业务和数据需求越来越大导致华为数据仓库需要扩容情景。 服务不覆盖范围

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漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器有什么区别？ 漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器的区别如表1所示。 表1 漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器的区别 对比项 传统的漏洞扫描器 漏洞管理服务 使用方法 使用前需要安装客户端。 不需要安装客户端，在管理控制台创建任务（输入 域名 或IP地址）就可以进行漏洞扫描，节约运维成本。

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Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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。针对Hive、HBase、MySQL、DWS（数据仓库服务）数据源，使用高效的数据导入接口导入数据。 多种数据源支持 数据源类型繁杂，针对不同数据源开发不同的任务，脚本数量成千上万。 支持数据库、Hadoop、NoSQL、数据仓库、文件等多种类型的数据源。 多种网络环境支持 随

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