为什么要使用云 数据仓库 服务 GaussDB (DWS) ？ 传统的数据仓库售价昂贵，设备系统选型，采购周期长，扩容复杂，整体运行成本十分高昂，因此很难为中小企业所采纳。 云数据仓库服务GaussDB(DWS)与传统的数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势： 一款分布式MPP数据仓库云化服务

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新增数据。 如果需要删除之前的配置项，需要将对应的配置项置为null。 如果需要删除所有配置数据，可以直接单击“删除配置参数”进行删除。 例子1：新增数据 原数据： { "key1": "value1" } 配置数据： { "key1": "value1",

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有些词被作为停用词（请参考停用词），这样它们就会被忽略，因为它们出现得太过频繁以致于搜索中没有用处。比如例子中的a、on和it。 如果没有词典识别token，那么它也被忽略。在这个例子中，符号“-”被忽略，因为词典没有给它分配token类型（空间符号），即空间符号永远不会被索引。 语

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有些词被作为停用词（请参考停用词），这样它们就会被忽略，因为它们出现得太过频繁以致于搜索中没有用处。比如例子中的a、on和it。 如果没有词典识别token，那么它也被忽略。在这个例子中，符号“-”被忽略，因为词典没有给它分配token类型（空间符号），即空间符号永远不会被索引。 语

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华为云数据仓库高级工程师培训 培训简介 智能数据时代，数据库产业技术趋势发生着显著变化，早期数据库产品形态从单机到集群、一体机，当前已经向分布式、云化、智能化演进。面对这些变化趋势及市场机遇，华为云专为打造了云化分布式数据仓库高级工程师培训，旨在培养掌握分布式数据仓库知识体系，熟

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WebHCat版本号（当前必须是v1）。 返回结果 表2 :version接口返回参数说明 参数 描述 responseTypes WebHCat支持的返回类型列表。 例子 curl -i -u : --negotiate 'http://10.64.35.144:9111/templeton/v1' status

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有些词被作为停用词（请参考停用词），这样它们就会被忽略，因为它们出现得太过频繁以致于搜索中没有用处。比如例子中的a、on和it。 如果没有词典识别token，那么它也被忽略。在这个例子中，符号“-”被忽略，因为词典没有给它分配token类型（空间符号），即空间符号永远不会被索引。 语

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WebHCat版本号（当前必须是v1）。 返回结果 表2 :version接口返回结果参数说明 参数 描述 responseTypes WebHCat支持的返回类型列表。 例子 curl -i -u : --insecure --negotiate 'https://10.64.35.144:9111/templeton/v1'

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体验ServiceComb引擎最快捷的方式是使用“ServiceComb引擎推荐示例”里面的例子。下载示例，修改配置文件中的ServiceComb引擎地址，AK/SK信息，在本地运行例子，这些例子可以注册到ServiceComb引擎。 Spring Cloud 源码仓库：https://github

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，请参考本章节给出的参考资料链接。 体验微服务引擎最快捷的方式是使用“微服务引擎推荐示例”里面的例子。下载示例，修改配置文件中的微服务引擎地址，AK/SK信息，在本地运行例子，这些例子可以注册到微服务引擎。 Spring Cloud 源码仓库：https://github.com/spring-cloud

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}.head val carbonrdd=myscan.asInstanceOf[CarbonScanRDD[InternalRow]] 例子： CarbonSegmentUtil.getFilteredSegments(carbonrdd) 可以通过传入sql语句来获取过滤后的segment：

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order by 1 desc limit 3; 该例子的关键点是表table1的同一个列c_text上建立了两个gin索引：idx1和idx2，但这两个索引是在不同default_text_search_config的设置下建立的。该例子和同一张表的同一个列上建立普通索引的不同之处在于：

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式。 例子：(a+b)/2； 聚合计算类分析任务是指，对资产的属性值进行周期性的时间聚合计算或空间聚合计算，表达式中可以使用时间聚合算子，其中空间聚合计算是指多个资产属性时间聚合计算子表达式再进行联合预算（此时各属性时间聚合计算的时间范围和周期相同），如下例子所示。 例子：StateTime(machineState

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欢迎使用数据仓库服务GaussDB(DWS)。数据仓库服务是完全托管的企业级云上数据仓库服务，具备免运维、在线扩展、高效的多源数据加载能力，兼容PostgreSQL生态，并助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析，实现数据快速变现。 您可以使用本文档提供的API对数据仓库服务的集

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据

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order by 1 desc limit 3; 该例子的关键点是表table1的同一个列c_text上建立了两个gin索引：idx1和idx2，但这两个索引是在不同default_text_search_config的设置下建立的。该例子和同一张表的同一个列上建立普通索引的不同之处在于：

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}.head val carbonrdd=myscan.asInstanceOf[CarbonScanRDD[InternalRow]] 例子： CarbonSegmentUtil.getFilteredSegments(carbonrdd) 可以通过传入sql语句来获取过滤后的segment：

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配置告警内容 参数名称 参数说明 取值样例 资源类型 配置告警规则监控的云服务资源名称。 数据仓库服务 维度 用于指定告警规则对应指标的维度名称。可以选择“数据仓库节点”或“数据仓库服务”。 数据仓库节点 监控范围 告警规则适用的资源范围，选择“指定资源”，然后勾选具体的监控对象，可以

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order by 1 desc limit 3; 该例子的关键点是表table1的同一个列c_text上建立了两个gin索引：idx1和idx2，但这两个索引是在不同default_text_search_config的设置下建立的。该例子和同一张表的同一个列上建立普通索引的不同之处在于：

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order by 1 desc limit 3; 该例子的关键点是表table1的同一个列c_text上建立了两个gin索引：idx1和idx2，但这两个索引是在不同default_text_search_config的设置下建立的。该例子和同一张表的同一个列上建立普通索引的不同之处在于：

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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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