行级访问控制特性是将数据库访问控制精确到数据表行级别，使数据库达到行级访问控制的能力。不同用户执行相同的SQL查询操作，读取到的结果是不同的。即同一张表，不同用户只能查看自身相关的数据信息，不能查看其他用户的数据信息。 发布区域：全部 行级访问控制 数据脱敏 大数据时代中数据蕴藏的巨大价值同

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1个靶点蛋白进行同源建模、分子动力学模拟优化，获取靶点蛋白的3D结构。对超过8500个已上市、进入临床的小分子药物进行了约18万种药物-靶点配对情况的计算评估，同时从21个蛋白的角度，综合、无偏的评估药物效果，从而为后续的药物机制研究、临床试验提供线索。 父主题： EIHealth 平台

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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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ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列的数据会被保存在一起，列与列之间也会由不同的文件分别保存。 在执行数据查询时，列式存储可以减少数据扫描范围和数据传输时的大小，提高了数据查询的效率。 例如在传统的行式数据库系统中，数据按如下表1顺序存储： 表1 行式数据库 row ID

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环境配置：指那些针对当前应用基本上固定的环境配置。 环境数据：指那些需要在部署的同时根据情况调整的数据，如：配置文件，开发、测试、生产环境的地址等。 Automation自动化系统 自动化在DevOps中的作用不言而喻，这部分的主线一般由各种类型的Build系统来实现，如：Jenkins、Team

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领取免费 数据仓库 服务后，为什么看不到集群？ 免费领取数据仓库服务后，并不会自动创建集群，您需要登录 GaussDB (DWS)管理控制台手动创建GaussDB(DWS)集群。 父主题： 计费FAQ

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大屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种大屏资产，数据资产和模板资产。数据资产（应用资产下的“大屏数据处理应用模板”）通过订购部署的方式，部署到开发环境；模板资产（组件资产下的“大屏模板（Demo）”）订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用，具体请参见订购资产。

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大屏 新建大屏 更新大屏 获取大屏组件列表 获取大屏指定组件数据 批量发布大屏 批量删除大屏 批量下线大屏

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填写完数据源信息后，单击“确定”即可完成DWS数据连接的添加。 使用数据仓库服务（DWS）数据源 下面示例表示某个服务在不同渠道下的访问量对比饼图。 登录DLV控制台，单击“我的大屏”。 在“我的大屏”页面，找到需要编辑的大屏，将鼠标移至该大屏图标上，然后单击编辑按钮进入大屏开发页面。

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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别

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拖拽即可完成组件自由配置与布局、所见即所得，无需编程就能轻松搭建可视化大屏。 DataArts Insight特别针对拼接大屏端的展示做了分辨率优化，能够适配非常规的拼接分辨率。创建的大屏能够发布分享，作为您对外数据业务展示的窗口。

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ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 系统可能无法正常写入数据，导致部分数据丢失。 可能原因 Hive使用HDFS容量上限过小。

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布、新冠疫情态势大屏、新冠肺炎疫情实时播报、新冠肺炎疫情态势管控大屏、某运输行业大数据平台、数据中心云监控。 预览 用户可以预览数据大屏的即时数据，及时了解数据大屏的呈现效果。 发布 用户开发完成一个数据大屏后，通过发布功能向其他用户分享即时的或历史版本的数据大屏。

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监控的需求，充分发挥大数据计算的能力。 拖拽即可完成组件自由配置与布局、所见即所得，无需编程就能轻松搭建可视化大屏。 DLV特别针对拼接大屏端的展示做了分辨率优化，能够适配非常规的拼接分辨率。创建的大屏能够发布分享，作为您对外数据业务展示的窗口。

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数据安全可满足不同角色（如数据开发工程师，数据安全管理员，数据安全审计员和数据安全运营人员）对数据安全和数据治理的诉求，不同角色用户使用数据安全的场景如图2所示。 图2 用户使用场景图 特点优势 数据安全融合了不同的大数据服务进行统一入口管理，包括 MRS 、DWS、 DLI ，统一的权限配置入口能力，提高了易用性和可维护性。

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态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 数据文件加密机制。 开源社区的Hive特性，请参见https://cwiki

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数据湖主要包括数据湖，数据集市： 数据湖：企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者，为数据湖。一份数据支持多种分析，是数据湖最大的特点。数据湖又分为三个阶段： 离线数据湖：将企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数

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新建数据连接 大屏所需的源数据支持使用静态数据和非静态数据： 静态数据：在大屏开发页面中直接键入使用。 非静态数据：用户存储在本地或云服务中的数据，通过“我的数据”连接使用。 假设用户的数据存储在数据仓库服务（DWS）中，本章节介绍如何使用“我的数据”，通过建立DWS与DLV的连接，使得大屏可以使用DWS中的数据。

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HBase的基础上进行扩展和优化，具有高性能、高可靠性、强大的扩展性和灵活的伸缩性等特点，适用于金融、电信、物流、游戏等场景。 同关系型数据库一样，非关系型数据的选择同样主要基于兼容性与场景评估两个原则： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务

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，为企业提供全链路、高触达、低成本的新型服务及营销门户。通过最大化地有效利用移动终端消息模块的流量，将企业传统短信触达升级为可信赖、便捷化的品牌营销阵地。 应用场景 某电商平台在双11、双12或者618等大促活动期间，通过 KooMessage 的智能信息服务号向用户推送优惠活动、订

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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。 不需

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