通过建设综合能源管理平台、能源供应系统优化，园区内企业能够有效降低各类能源的消耗，减少成本； 【办公园区】 客户痛点： 跨园区设备能效管理困难，多个园区分布在不同地点； 能源管理系统建设参差不齐，无有效的总部集中管理手段； 设施运维风险大，设备故障后不能第一时间发现； 通过本方案实现的业务效果：

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传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 数据开发当前支持两种调度依赖策略：传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖，只支持同周期或者大周期依赖于小周期，不支持小周期依赖于大周期。详细说明如下： 同周期依赖，依赖时间段范围为从当前批次时间往前推一个周期。 跨周期依赖，依赖时间段范围为上一个周期时间段内。

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图解 数据仓库 服务

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数据仓库上云与实施服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施

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高性能实时数据计算平台，用户可以基于SAP HANA提供的内存计算技术，直接对大量实时业务数据进行查询和分析。 SAP HANA具有以下特点： 数据处理速度快 SAP HANA的数据存储在内存数据库中，访问速度极快。根据已有的成功案例，数据处理速度比客户原数据库系统快成百上千、甚至上万倍。

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为作为传统制造企业，积极使用互联网技术，既具有制造业特征，又具有互联网业务特点，具有公司园区、会议室、办公区等多种场景，所积累的数字化办公解决方案经验可以被很多行业借鉴。 强调可落地性：华为数字化办公方案设计依托自身实践和业界实践，强调可执行、可落地，力求面向客户实际痛点，解决客户的具体问题。

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获取数据仓库列表信息 功能介绍 获取数据仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

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大客服坐席量，提升客服系统并发性能；客户业务量降低时，自动缩减客服坐席量。从根本上解决客服系统的痛点问题，使系统扩缩容更灵活。 系统升级平滑、高效 云客服系统具有升级迭代频率高的特点，本方案采用业界先进的技术方案，具备成熟的模块化、产品化能力，升级迭代过程可大幅减少开发、测试工作

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工作节点由您自行管理、运维 工作节点由您自行管理、运维 节点操作系统 使用containerd容器引擎的专属操作系统 您可以自行选择操作系统及容器引擎 您可以自行选择操作系统及容器引擎 节点规格 自适应规格 由您选择指定的节点规格 由您选择指定的节点规格 节点升级和维护 节点自动升级、修复 节点需通过重置升级

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0公网访问并获取公网访问地址。 MySQL数据库所在 服务器 已安装JDK1.8以上版本和Intellij IDEA开发工具，下载jedis客户端（点此处下载jar包）。 本文档下载的开发工具和客户端仅为示例，您可以选择其它类型的工具和客户端。 实施步骤 登录MySQL数据库所在服务器。

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弹性VW适合承载突增、周期性的查询、加工负载。 比如：客户有多个业务部门，那么可以为每个业务部门绑定一个经典VW，实现不同业务之间的资源隔离，如果业务1使用一个3节点VW，业务2使用一个4节点VW。如果业务1，在每天的10:00-12:00有业务高峰，那么可以为业务1配置弹性VW，在高峰期弹出弹性VW，在高峰期过后销毁。

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企业的发展通常需要大量的人才，招聘岗位类型多样，包括管理、技术、销售等多个领域。传统招聘方式往往耗时较长，且难以满足企业对各类人才的需求。 业务痛点 企业在不断发展壮大的过程中，面临着庞大的招聘需求量，传统的招聘方式效率低下，很难及时满足企业对不同类型人才的需求。传统招聘方式往往需要大量的人力和时间投入，而且在面

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销成为金融业发展转型的痛点和首要待解决任务。 目前客户痛点主要有： 各同业的产品同质化严重 网点布局重叠，利率价格趋同 提升市场占有率手段有限 客户的认可和信任不足 客户的黏性不强 通过本方案实现的业务效果： 帮助行方建立完善的线上下结合营销体系，强化传统优势营销渠道能力，充实数据资产，提高营销效能；

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在业务高峰期，包年/包月集群在定时增加逻辑集群时自动扩容节点，节点按需计费，详情请参见弹性增删逻辑集群。扩容后集群采用混合计费模式，即同时包含了按需和包年/包月的计费模式。添加增删计划创建出来的为按需节点，创建包周期集群创建出来的为包年/包月节点。 混合计费仅支持存算分离集群。 操作步骤 登录 GaussDB (DWS)

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应用异常诊断 业务痛点 分布式微服务架构下复杂的应用丰富多样、开发效率高，但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例，主要遇到如下问题： 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节点后返回结果

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应用异常诊断 业务痛点 分布式微服务架构下的应用，虽然丰富多样且开发效率高，但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例，主要遇到如下问题： 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节点后返回结果

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，自行选择需要恢复的时间点，实现数据的快速恢复。 方案优势 GeminiDB Redis接口的PITR技术执行数据快照业务无感，通常可在5分钟以内恢复到指定时间点，尤其是在业务异常时可以快速回退，降低损失，有效解决传统备份方案时间长、可恢复时间粒度大等痛点问题。因此，GeminiDB

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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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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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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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处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。 数据接入服务 每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。详细信息请参考官网文档。 云数据迁移 （Cloud Data Migration，简称 CDM ）

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