ClickHouse数据库设计 ClickHouse DataBase设计 ClickHouse表引擎适用场景说明 ClickHouse宽表设计 ClickHouse物化视图设计 ClickHouse逻辑视图设计 父主题： ClickHouse数据库设计规范

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数据仓库 服务 GaussDB (DWS)接入LTS 支持数据仓库GaussDB（DWS）日志接入LTS。 具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS

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SQL进阶及应用开发 01:53:55 数据仓库服务SQL进阶及应用开发 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 数据库对象设计 01:09:09 数据仓库服务数据库对象设计 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 安全与权限设计 52:51 数据仓库服务安全与权限设计 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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文件增量迁移 CDM 支持对文件类数据源进行增量迁移，全量迁移完成之后，第二次运行作业时可以导出全部新增的文件，或者只导出特定的目录/文件。 目前CDM支持以下文件增量迁移方式： 增量导出指定目录的文件 适用场景：源端数据源为文件类型（OBS/HDFS/FTP/SFTP）。这种增量迁

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增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量训练节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。 增量训练特别适用于以下情况： 数据流更新：在实际应用中，数据可能会持续更新，增量训练允许模型适应新的数据而不必重新训练。 资源限制：如果重新训练一个大型模型成本过高，增量训练可以是一个更经济的选择。

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Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持

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配置Hive读取Hudi表 Hudi表对应的Hive外部表介绍 Hudi源表对应一份HDFS的数据，通过Spark组件、Flink组件或者Hudi客户端，可以将Hudi表的数据映射为Hive外部表，基于该外部表，Hive可以进行实时视图查询、读优化视图查询以及增量视图查询。 根据

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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 Storage Service，OBS）上的数据，数据无需搬迁。

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支持的数据源 实时处理集成作业可以实现表或文件级别的数据实时增量迁移。 实时处理集成作业支持的数据源如表1所示。 表1 实时增量数据迁移支持的数据源 数据源分类 源端数据源 对应的目的端数据源 关系型数据 MySQL Hadoop： MRS Hudi 消息系统：DMS Kafka 数据仓库：DWS

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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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上述示例是通过创建表和插入表数据构造迁移示例数据。如果是迁移已有的Hive数据库和表数据，则可以通过以下命令获取Hive的数据库和表信息。 在Hive客户端执行如下命令获取数据库信息 show databases 切换到需要迁移的Hive数据库 use Hive数据库名 显示当前数据库下所有的表信息

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填写数据源的描述信息。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/数据汇总层/数据集市层/应用数据层/贴源数据层。 JDBC字符串 Hive数据库的JDBC格式连接串，格式：jdbc:hive2://host:port/dbname。 host为数据库的连接地址。 port为数据库的连接端口号。

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添加Hive数据源 Hive数据源介绍 HetuEngine服务在安装时已经将共部署（与HetuEngine在同一个Hadoop集群）的Hive数据源默认实现对接，数据源名称为“hive”，不可删除。部分默认配置不可修改，如数据源名称，数据源类型，服务端Principal，客户端

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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工业数据资产库设计 数据治理知识库设计 IDS工业数据确权与交换试点 模具行业数据模型与标准 3C电子行业(PCBA)数据模型与标准 供应链数据治理及入湖开发 IDS可信数据空间 父主题： 工业数据处理基础工具链专题设计

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步骤5：数据架构设计 DataArts Studio 数据架构以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 DataArts Studio数据架构建议的数据分层如下： SDI (Source

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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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元数据管理模块是数据湖治理的基石，支持创建自定义策略的采集任务，可采集数据源中的技术元数据。支持自定义业务元模型，批量导入业务元数据，关联业务和技术元数据、全链路的血缘管理和应用。 图5 全链路数据血缘 数据地图 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用

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全量校验：全量对比所有数据，适用与需要对比历史数据的场景。 日级增量校验：依靠元数据中的创建或更新时间，获取数据变化（增量）分区，再进行校验。支持单日或连续多日增量数据的统计，是最常用的校验方式。 小时级增量校验：依靠元数据中的创建或更新时间，获取数据变化（增量）分区，再进行校验。在24小

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数据应用集成设计与实施 图1 数据应用集成设计与实施 数据应用集成设计与实施作为数据管理实施专业服务中的一个非必选项，主要面向客户数据消费场景多，IT能力弱的场景提供服务。工作内容包括数据应用集成实施和数据应用内容开发，将多个数据应用进行打通组合，或针对特定业务场景进行报表设计与

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