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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Tez是Apache最新的支持DAG（有向无环图）作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS 将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez

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为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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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 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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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 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，执行该类操作会产生“Method

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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集群未绑定公网IP DWS集群运维时间窗检查 父主题： 系统内置预设策略

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高水平的应用容错。 云容器引擎 CCE：基于云原生1.0的容器引擎服务，提供多种异构节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境。 云容器实例 CCI：服务提供Serverless Container（无服务器容器）引擎，无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。

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Terraform引擎 Terraform引擎概述 变更计划与任务 实例列表 实例管理 组件列表 变更计划审批信息 插件管理 父主题： 部署服务

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Ustore存储引擎 Ustore简介 存储格式 Ustore事务模型 闪回恢复 常用视图工具 常见问题及定位手段 父主题： 存储引擎

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设置存储引擎 存储引擎会对数据库整体效率和性能具有巨大影响，请根据实际需求选择适当的存储引擎。用户可使用WITH ( [ORIENTATION | STORAGE_TYPE] [= value] [, ... ] )为表或索引指定一个可选的存储参数。参数的详细描述如下所示： ORIENTATION

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规则引擎 配置数据转发规则 导入导出规则 父主题： 设备集成指导

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数字主线引擎 其中表1展示了登录数字主线引擎后的产品功能。 表1 数字主线引擎功能概览 功能名称 功能描述 发布区域 我的工作空间 展示当前登录用户的导出、导入任务清单。 华北-北京四 xDM-F数据同步 通过xDM-F数据同步功能可将xDM-F模型与实例数据同步至LinkX-F系统。

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本。根据独享引擎实例个数不同选择不同升级方法： 单独享引擎实例节点升级 多独享引擎实例节点升级 如果您的业务只部署了一个独享引擎实例，请参照以下操作升级实例。 建议参见购买WAF独享模式购买一个新的独享引擎实例。 新购买的独享引擎实例为最新版本。当实例为最新版本时，“升级”按钮为灰化状态。

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为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库。HiveSql作业用于提交SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，请使用Script提交。 提交Hive作业 提交Spark作业

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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，导致扩容极为困难。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 优势 平滑迁移

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