全面、高频的数据报送要求，面临较大的数据整合压力。 系统对接与改造难度：民营银行通常具有更加灵活的运营机制和创新的业务模式，其IT系统与传统银行存在较大差异。 监管差异与适应性：不同国家和地区的监管要求存在差异，外资银行需要适应并遵守中国的监管规则。 通过本方案实现的业务效果：

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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 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。

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、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不

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数据湖 建设和持续运营，是指数据湖的初始化建设及后续日常的海量元数据及权限管理，因此用户需要便捷高效的建设和管理方式。 传统方式的弊端 仅支持通过计算引擎（Hive、Spark等）执行SQL实现元数据的定义、修改、查询，对用户有一定的技能要求，缺少提升易用性的可视化界面。 一个完整的授权活动，需要针

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Migration, 简称 CDM ），是一种高效、易用的数据集成服务。 CDM围绕大数据迁移上云和 智能数据湖 解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。详细信息请参考官网文档。 数据快递服务（Data

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延迟、高并发、高性价比的特点，并提供丰富的时间序列语义，可以更好的满足物联网场景下时序数据分析的需求。 物联网时序数据分析架构如图1所示。 图1 物联网时序数据分析 数据源：物联网时序数据，包括离线的 CS V文件数据、实时采集器采集的数据、或支持MQTT协议的物联网终端设备。 大数

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以 GaussDB (DWS)的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓

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过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 keytab文件 存放用户信息的密钥文件。在安全

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和业务的多维度可视化管理、丰富的故障诊断和巡检工具，来解决海量分支带来的开局难、运维难的问题。 图2 分层组网场景 分层组网场景中的iMaster NCE-Campus部署，站点CPE接入WAN网络及典型业务、运维手段均和单层组网场景相同。 和单层组网不同的是，分层组网中的站点被

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理能力的短缺并不是很凸显。 而面对跨云的应用伸缩场景，传统云原生的应用数据克隆、迁移都需要运维人员手动执行，效率低，工作量大。 应用一键迁移 华为云UCS支持跨云场景的应用数据同步复制能力，可以实现在分布式基础设施上的弹性扩容，支撑应用容灾、扩容、迁移，大幅减少运维人员的工作复杂程度，提高生产效率。

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所有userinfo表中的数据要通过标签列聚合到userinfoset表中。可以采用对全量数据进行聚合的方法（如下命令所示）。也可以采用只对增量数据进行聚合的方法。只对增量数据进行聚合即对含有相同的标签的用户集合放到表的一条记录中，通常可以通过upsert来实现。考虑到其中频繁的update

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如果因非华为原因导致完成交付件审核和批准需要更多的时间，项目组将依据按本工作说明书定义的变更控制流程签订的变更申请延展团队工作时间并获得相应付款。 如在15个工作日内提交交付件最终版本的验收稿3次之后双方仍未完成交付件的验收工作，双方应评估此对后续工作（如有）的影响，并协商如何完成交付件的后续修改和验收工作。

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智能合约和自动化执行： 区块链 上的智能合约是一种自动化的合约机制，能够根据预先设定的条件和规则自动执行。这在供应链管理、金融服务等领域具有广泛的应用。智能合约可以提高交易的效率，减少人工干预，降低成本，并防止欺诈和纠纷。 去中介和减少摩擦：区块链技术消除了许多中介机构的需求，使得交易过程更直

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S架构的产品，基于平台的二次开发充分考虑了B/S架构的特性，具有下述特点。 用户基于平台在线开发，快速开始，无需费力搭建开发环境。 使用简单，没有很多编程技能要求。平台支持的语言形式与javascript/java很接近，尽量减少额外学习成本。在语言机制上，尽量减少对用户的干扰，

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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： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 dws_link 数据库 服务器 配置为要连接的数据库的IP地址或 域名 。 单击输入框后的“选择”，可获取用户的实例列表。 192.168.0.1 端口 配置为要连接的数据库的端口。 不同的数据库端口不同，请根据具体情况配置。

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管理重点 企业的管理重点在于IT基础设施的维护、服务器的正常运行时间以及数据中心的物理安全。 企业的管理重点转向更高层次的操作，如应用程序的性能优化、数据管理和 云安全 。 敏捷性 硬件采购和部署周期较长，资源扩展需要经过复杂的审批和采购流程，响应速度较慢。 创新和变更受到硬件资源的限制，难以快速适应业务需求的变化。

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所有userinfo表中的数据要通过标签列聚合到userinfoset表中。可以采用对全量数据进行聚合的方法（如下命令所示）。也可以采用只对增量数据进行聚合的方法。只对增量数据进行聚合即对含有相同的标签的用户集合放到表的一条记录中，通常可以通过upsert来实现。考虑到其中频繁的update

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询性能好，但是不能很好的支持并发更新，并发入库存在严重的锁冲突。 为了解决上面的问题，需要在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时，支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。GaussDB(DWS)的实时数仓中的HStore表就是针对这种情况设计和实现的，面向对于实时入库和实时

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DLV 的优势 丰富多样的可视化组件 提供丰富的可视化组件，包括常用的数据图表、图形、控件等。 专业级地理信息可视化 支持绘制地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D地球等效果，支持地理数据多层叠加。 图形化编辑界面 拖拽即可完成组件自由配置与布局、所见即所得，无需编程就能轻松

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提供完善的集群运维管理、监控告警等功能，使您无需关注底层基础设施，利用完善的SQL语句支持，专注于数据价值的分析。 首次使用CloudTable 如果您是首次使用CloudTable的用户，建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容，了解

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