数据在 数据仓库 服务中是否安全？ 安全。在大数据时代，数据是用户的核心资产。公有云将继续秉承多年来向社会做出的“上不碰应用，下不碰数据”的承诺，保证用户核心资产的安全。这是对用户和社会的承诺，也是公有云及其伙伴商业成功的保障和基石。 数据仓库服务工程师对整个数据仓库系统进行了电信系

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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。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。 以ro

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据运营能力。 优势 多种云服务作业编排 全链路 数据治理 管控 丰富数据引擎支持 支持对接所有华为云的 数据湖 与数据库云服务，也支持对接企业传统数据仓库，比如Oracle等。 简单易用 图形化编排，即开即用，轻松上手。 图1 一站式数据运营治理平台 云上数据平台快速搭建 快速将线下数据

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无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？ 检查原因 检查是否用户已经没有配额创建新的数据仓库集群。 联系服务人员 如果无法确定原因并解决问题，请提交工单反馈问题。您可以登录管理控制台，在右上方单击“工单>新建工单”填写并提交工单。 父主题： 集群管理

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场景。 财务管理 企业的实际场景中，不同的企业所需的管理流程不同，但面对的企业财务控制难点是殊途同归的，如事前无计划、费用控制难执行、审核耗精力和结果难统计等。这些问题可以通过表单、流程和应用的个性化构建快速支撑实际的使用，合同管理、借款付款、报销发票等实现一站式管理和数据查看，从而提高财务管理效率，降低财务风险。

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获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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关键问题 详细描述 1 多集群数据共享难 企业数据往往分别存储在IDC多个集群，存在如下问题： 无全局视图，数据只能在集群内部使用。 拷贝是跨集群数据共享的唯一途径，数据拷贝耗时长。 公共数据集多份存储，数据冗余。 2 计算存储资源绑定，导致资源浪费 计算和存储资源无法均衡，当计算和存

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设计工具不统一，数据难兼容，3D设计与2D设计不关联，设计数据难继承、交换困难，产品与工艺设计平台不统一，无法关联，无法借用继承产品设计的数据。 企业研发设计图纸、技术资料管理分散，共享困难，核心技术图纸易流失； 企业设计更改多，图纸版本、BOM正确性难保证； 标准化执行难，存在大量重复设计，企业物料增长快，采购生产困难；

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传统线下培训成本高、互动性较弱、经验传递难、知识积累难。 专业设备结构复杂，检修操作过程依靠感觉，缺少规划化监控，安全性较难保障。 AR现场作业解决方案，联合AR眼镜硬件合伙作伴，可以实现如下业务效果： AR智慧巡检，用户穿戴AR设备融入3D数字化信息，完成设备巡检、异常上报、信息录入等工作。设备自

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云存储网关可以用于哪些场景？ 随着企业数据日益不断的增长，一个中心管理多分支处理模式是企业大数据运行的常态，数据异地同步难让用户远程办公极为不便，而传统存储解决方案复杂且相互牵制，严重限制存储数据使用的灵活性。 CS G提供本地和云上的混合云服务，用户只需在本地部署存储网关，通过协议

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典型场景：可视化应用平台开发，支持跨领域数据快速集成 传统开发一般采用全人工编码或半人工编码半工具编排的模式，存在很多难题。 全人工编码模式劣势： 对人员技能要求高，需要熟悉各个系统，开发难度大，导致开发周期长、成本高。 版本难达成高安全，高性能，高可靠。 灵活性差，业务调整困难。

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漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器有什么区别？ 漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器的区别如表1所示。 表1 漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器的区别 对比项 传统的漏洞扫描器 漏洞管理服务 使用方法 使用前需要安装客户端。 不需要安装客户端，在管理控制台创建任务（输入 域名 或IP地址）就可以进行漏洞扫描，节约运维成本。

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容器、微服务、人工智能和其它高阶服务，也对解决方案和专业服务提出了巨大挑战。 软通动力企业上云服务解决方案旨在能够解决客户上云评估难、迁移难、用云难的大部分场景，让客户在没有云基础设施管理基础和经验的情况下，加快应用上云速度，合理深入用云，提高运营、运维的能力，降低客户成本，加快企业数字化转型。

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获取数据仓库自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 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

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线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。 CloudTable 产品架构 CloudTable产品架构如下图所示： 图1 产品架构 Doris：MySQL生态，易上手，多表复杂分析性能优于传统MPP。

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智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大幅度减低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 前提条件 开通相

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企业在进行数据化转型或数据管理时，存在以下的痛点： 数据不准确，存在大量编码不规范、格式不正确、含义不清晰的数据 数据难整合，跨业务流、跨架构和跨系统的数据关系混乱，关联分析十分困难 数据难溯源，业务数据出现问题时，定位和解读数据要消耗大量的人力和时间 数据不安全，数据存储、传递、使用不合理，造成敏感信息泄露

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应用级别的容灾改造主要有两种方式：方式一使用DNS 服务器 切换的方案。将原来应用间通过IP地址访问的方式，改造为通过DNS解析访问的方式。方式二使用LB切换的方案。应用本身不用改造，但是本地机房如果原先未部署LB，需要改造网络并部署LB。当云下（本地数据中心）和云上（公有云）发生容灾切换时，通过LB切换对应用的访问方向。方式一使用DNS服务

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。针对Hive、HBase、MySQL、DWS（数据仓库服务）数据源，使用高效的数据导入接口导入数据。 多种数据源支持 数据源类型繁杂，针对不同数据源开发不同的任务，脚本数量成千上万。 支持数据库、Hadoop、NoSQL、数据仓库、文件等多种类型的数据源，具体数据类型请参见支持的数据源。

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盖诸如：工业制造、政务、金融、汽车行业。 传统线下纸质签约会面临如下问题： 盖章管控难 安全合规差 邮寄成本高 纠纷溯源难 通过本方案实现的业务效果： 人事场景下： 提高员工签署效率：员工在入职、签署绩效承诺等合同文件时时效要求高，传统线下签字方式需要HR与员工多次沟通，签署效率

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议的SQL查询接口，使得现有的第三方分析可视化系统可以轻松与它集成对接。 同时ClickHouse使用了关系模型，所以将构建在传统关系型数据库或数据仓库之上的系统迁移到ClickHouse的成本会变得更低。 数据分片与分布式查询 ClickHouse集群由1到多个分片组成，而每个

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