可使PKI体系与自身的业务结构更加贴合，方便后续的迁移与扩展。 PCA服务中您可创建的每种结构的详细说明如表 CA层次结构说明所示，您可以根据实际情况设计对应的CA层次结构。 表1 CA层次结构说明 CA层次结构 描述 说明 单层CA结构 通过根CA直接签发私有证书。 此种结构是不符合安全规范的，往往

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SIBLINGS BY] [GROUP BY] 参数说明 level：伪列用于返回查询的层次。 START WITH：用于指定层次关系，即查询的根行。 CONNECT BY：用来指定父行和子行的关系。 PRIOR：用于指定哪一个是父级别。 ORDER SIBLINGS BY：指定同一层级之间的排列顺序。

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SIBLINGS BY] [GROUP BY] 参数说明 level：伪列用于返回查询的层次。 START WITH：用于指定层次关系，即查询的根行。 CONNECT BY：用来指定父行和子行的关系。 PRIOR：用于指定哪一个是父级别。 ORDER SIBLINGS BY：指定同一层级之间的排列顺序。

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类型层次结构 “类型层次结构”视图显示了继承关系，允许您查看选定类的父类和子类。要打开该视图，请在右侧的“活动栏”中单击“类型层次结构”。 右键单击一个类型，选择“显示类型层次结构”，或按下 “Ctrl+H”（IDEA快捷键）。 使用“类型层次结构”视图工具栏按钮，可以切换查看子类、父类或一起查看。

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在数据编辑页面，单击“更多 > 新建层次结构”。 输入“名称”，选择相关的维度，单击“确认”。 图1 新建层次结构 保存配置后，数据集中会将该层次结构增加为维度字段，并按照配置将分组名称填入该列中，在后续的图表制作中即可使用该层次结构绘制图表。 图2 新建层次结构 父主题： 数据建模

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主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认 数据仓库 被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以root用户登录客户端所在节点，

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR/VA

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用如下函数返回连接路径中的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR、VA

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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。

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR、VA

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR/VA

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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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用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或 DLI 。

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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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数据仓库类型 产品类型概述 存算一体：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、低时延、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。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性

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数据源分类 源端数据源 对应的目的端数据源 说明 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 数据仓库：数据仓库服务（DWS）， 数据湖探索 （DLI）， MRS ClickHouse Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储： 对象存储服务 （OBS） 关系型数据库：云数据库

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数据源分类 源端数据源 对应的目的端数据源 说明 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 数据仓库：数据仓库服务（DWS）， 数据湖 探索（DLI），MRS ClickHouse Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储：对象存储服务（OBS） 关系型数据库：云数据库

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数据源分类 源端数据源 对应的目的端数据源 说明 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI），MRS ClickHouse Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储：对象存储服务（OBS） 关系型数据库：云数据库

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是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。

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