传统周期调度 解释说明 周期调度作业支持设置调度周期符合条件的作业为依赖作业。设置依赖作业的操作详情请参考配置作业调度任务（批处理作业）章节。 例如周期调度作业A，可设置其依赖作业为作业B，如图1所示进行配置。则仅当其依赖的作业B在某段时间内所有实例运行完成、且不存在失败实例时，才开始执行作业A。

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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使用D CS 改造传统应用系统数据库 方案概述 应用场景 随着互联网等数据库应用行业的逐渐发展，业务需求急速增加，数据量和并发访问量呈指数级增长，仅依附于传统关系型数据库难以支撑上层业务。传统数据库存在结构复杂、维护成本高、访问性能差、功能有限、无法轻松适应数据模型或模式的变化等问题。

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会牺牲掉一些标准数据库的事务或者数据增删改的功能或者性能。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。两者各司其职，互不干扰。简单一句话可以理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。

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Hive支持的传统关系型数据库语法说明 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

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Hive支持的传统关系型数据库语法说明 概述 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当Group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

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配置API的传统策略 配置API的流量控制 配置API的访问控制 配置API的后端服务签名校验 父主题： 配置API策略

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的源数据通常存储在关系数据库的数据仓库中。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。OLTP是传统的关系型数据库的主要

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100GB ~ 16000GB 800 100 6400 2 推荐在生产环境下使用，适用于绝大部分企业大数据量OLAP分析系统，BI报表，可视化大屏场景。 dwsk2.8xlarge ARM 32 256 100GB ~ 16000GB 800 100 6400 2 dwsx2.8xlarge

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数据仓库类型 产品类型概述 存算一体：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、低时延、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性

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已开通 数据湖探索 服务。未开通则访问 数据湖 探索服务，单击“立即购买”后开通该服务。 已开通云数据仓库 GaussDB (DWS)服务。未开通则访问云数据仓库GaussDB(DWS)服务，单击“购买”后开通该服务。 已开通Astro大屏服务， 未开通则访问Astro大屏应用，单击“立即使用”后开通该服务。 示例场景 在本示例中，我们实现以下场景：

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rop/Truncate/Alter table)，表级别扩容技术，扩容期间业务不中断、无感知。 支持在线升级：8.1.1及以上源版本支持大版本在线升级，8.1.3及以上源版本支持补丁在线升级，升级期间用户无需停止业务，业务存在闪级秒断。 高可靠 事务管理 支持事务块，用户可以通过start

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元数据简介 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

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覆盖政务/税务/城市/交通/园区等各行业。 标准规范支持 支持分层结构的行业数据标准。 领域模型丰富 支持包含人员/组织/事件/时空/车辆/资产/设备/资源等八大类数据以及相互之间关系的行业领域模型。 快速应用行业库 支持快速应用的行业主题库、行业算法库、行业指标库。 图3 数据中台

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问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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