基本使用逻辑 主业务流程包括： 预处理：获取浏览器的版本号、检查兼容性、创建客户端等。 拉流播放：拉流播放请求。 停止播放：停止播放请求。 后处理：销毁客户端等。 上图中，单击相应接口名称可快速跳转到相应接口位置查看其使用方法。 父主题： Web SDK

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创建逻辑集群 功能介绍 该接口用于创建逻辑集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/logical-clusters 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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在主机调用，或在备机对逻辑复制槽调用。在备机调用会同步推进主机上对应的逻辑复制槽。 该函数支持在备机上对逻辑复制槽执行，同步推进主机上对应的逻辑复制槽。在备机上执行该函数，推进主机对应复制槽时需占用主机的一个walsender。由于逻辑解码功能会为每个逻辑复制槽预留walsend

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删除数据库时不会删除该库上的逻辑复制槽。该库上的逻辑复制槽需要手动删除，否则将会导致xlog和系统表历史版本无法回收。 在CN上删除逻辑复制槽时，若为LSN序逻辑复制槽，则仅删除当前节点复制槽，其他节点同名复制槽不受影响；否则只要其他节点有残留同名 CS N序逻辑复制槽，执行删除时不会因

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逻辑复制函数 使用逻辑复制函数，需要设置GUC参数wal_level为logical。具体配置请参考《特性指南》的“逻辑复制 > 逻辑解码 > 使用SQL函数接口进行逻辑解码”章节。 pg_create_logical_replication_slot('slot_name', 'plugin_name'

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HiLens Kit搭载了HiLens Framework，开发者在开发技能编写逻辑代码时，可以直接调用HiLens Framework的API。 下面是使用HiLens Framework获取摄像头内容并做简单处理的示例。 需要在开发技能时填写代码执行文件。 固件1.1.2及以后版本支

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在主机调用，或在备机对逻辑复制槽调用。在备机调用会同步推进主机上对应的逻辑复制槽。 该函数支持在备机上对逻辑复制槽执行，同步推进主机上对应的逻辑复制槽。在备机上执行该函数，推进主机对应复制槽时需占用主机的一个walsender。由于逻辑解码功能会为每个逻辑复制槽预留walsend

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在左侧导航栏，选择“逻辑库管理”，查看对应实例逻辑库列表。 单击“导入逻辑库信息”，进入导入逻辑库信息页面。 JSON可重复导入，但可重复导入的前提是： 目标DDM实例没有同名逻辑库。 在“导入逻辑库信息”页面单击“上传文件”，在本地选择需要导入的.json文件（导出逻辑库导出的JSO

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应该为Ego。 逻辑场景中场景是完全独立存储与使用的，在逻辑场景生成的泛化场景非常多，其中有价值的场景比例低，如果存储到场景中会对场景模块造成冲击，当前如果认为逻辑场景中保存的个别场景价值高，可以采用下载场景文件到本地再上传到场景模块的方式保留该逻辑场景。 逻辑场景 泛化场景 父主题：

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1.1 flow_name string(128) True 对话逻辑名称 1.2 min number True 对话逻辑重复出现次数 1.3 expression string True 对话逻辑中的话术之间的逻辑关系表达式，例如must a9d7d3ce37ec4bf0a3ef027cfbe96275（话术id）

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逻辑模型设计 逻辑模型设计用于定义和描述数据之间的逻辑关系。解决方案工作台支持创建逻辑实体并配置逻辑实体间的关系，支持从文件导入逻辑模型，支持导出逻辑模型。 创建逻辑模型 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的逻辑模型设计，点击“新建”按钮，填写模型名称和描述(非必填)，点击确认。

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Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务，Doris可以自动获取Hive的库表信息，并进行数据查询。 除了Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表

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Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题： 组件介绍

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存在非活跃逻辑复制槽问题定位及处理方法 指标异常说明（影响） 生产数据库一定要及时清理非活跃逻辑复制槽。配置非活跃逻辑复制槽监控指标（连续3个周期 上报值≥1 Counts），当存在时，需要及时关注并处理。 存在非活跃逻辑复制槽产生的影响： 数据库残留的非活跃逻辑复制槽，会一直保

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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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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Studio基于 数据湖 底座，提供数据集成、开发、治理等能力。 DataArts Studio 支持对接数据湖与数据库云服务作为数据湖底座，例如 MRS Hive、数据仓库服务DWS等，也支持对接企业传统数据仓库，例如Oracle、MySQL等。 DataArts Studio包含如下功能组件： 管理中心 提供DataArts

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过程。通过使用DWS管理控制台，您不需要安装数据仓库软件，也不需要部署数据仓库 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。 您只需点击几下鼠标，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。 提供一键式异构数据库迁移工具

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求。 极致弹性 多样的弹性方式逻辑集群（Virtual Warehouse）扩缩容。 多逻辑集群间数据实时共享，一份数据承载多样负载，无需拷贝。 通过逻辑集群实现吞吐/并发的线性提升，同时具备良好的读写分离、负载隔离能力。 湖仓一体 数据湖与数据仓库数据无缝混合查询。 数据湖分析体验数仓的极致性能和精准管控度。

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