数据的处理分析流程。 数据质量 数据全生命周期管控，数据处理全流程质量监控，异常事件实时通知。 数据目录 提供企业级的元数据管理，厘清信息资产。通过数据地图，实现数据血缘和数据全景可视，提供数据智能搜索和运营监控。 数据服务 数据服务定位于标准化的数据服务平台，提供一站式数据服务

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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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可采集数据源中的技术元数据。支持自定义业务元模型，批量导入业务元数据，关联业务和技术元数据、全链路的血缘管理和应用。 数据地图 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。

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产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以root用户登录客户端所在节点，用户密

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数据湖建设和持续运营 场景描述 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。

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上的war文件 图3 部署 数据治理 3 这里使用第二种方式 图4 部署数据治理4 单击确定，开始部署 图5 部署数据治理5 成功部署之后，应用程序列表中会出现刚刚部署的应用程序，单击访问即可进入应用访问地址 图6 部署数据治理6 父主题： 产品WAR包单机部署

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数据治理各模块域之间的关系 数据治理主要模块域之间的关系如下图所示： 图1 数据治理各模块之间的关系 数据标准为数据开发和设计工作提供核心参考，同时也通过数据开发实现数据标准化落地。数据标准为数据应用提供“一致的语言”；数据标准为主数据管理提供主数据定义的基准，数据标准也是数据质

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资源和成本规划 以某行业客户为例，客户的需求为构建全公司统一的数据平台，在数据平台中对数据进行治理，并支撑上层的数据应用。 根据客户现有数据量，以及考虑到增量的数据集成方式、数据入湖入仓的膨胀系数、以及客户对平台性能的要求，设计了以下的资源与成本清单。实际收费应以账单为准： 资源与成本清单

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数据规模，增长速度 S R 数据存储格式及转换 S R 数据组织形式 S R 业务方案讨论 为大数据系统业务方案制定提供专业的经验及知识技能支撑； S R 2 方案设计 存储组件选型 根据大数据平台业务场景需求分析，选择合适的存储组件； R S 计算组件及框架选型 讨论并制定业务目标方案，选择

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作为新常态。 2020年4月，中央将数据列为新的生产要素，作为数字经济发展和科技创新的关键驱动力，在企业数字化转型中发挥着难以替代的作用。如何释放数据生产要素价值，是每个企业值得思考的问题。 数据使能解决方案，旨在通过数据使能企业从容应对风险及不确定性，保障业务平稳运营，同时从变化中找到机会。

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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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通常政府各部门数据及业务现状不清楚，跨部门、跨区域、跨业务数据难共享，存在数据烟囱、信息孤岛问题，数据缺少科学分类和统一管理。 系统建设中需要完成各类数据资源的接入，实现分散的业务数据归集，但跨平台、跨业务缺少能支撑多种采集方式的数据采集工具，实现多源异构数据的归集。 通常政务数据呈现不

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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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图解数据治理中心 DataArts Studio

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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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上报的数据转发到kafka中。 3、数据上报及验证数据是否转发成功。 4、配置DWS数据仓库服务。 5、配置 DLI 数据湖探索服务实现将kafka中的数据进行清洗并转发至DWS。 6、配置Astro大屏服务，从数据仓库服务DWS中获取数据并进行展示。 7、模拟数据上报及结果验证。 图1

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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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Tongweb6.1上部署数据治理平台 部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本，具体参照第三章中1.1和2.1步骤 开始安装 使用root用户登录，进入安装包文件所在的路径，先使用命令：chmod +x Install_TW6.1.5.17_Enterprise_Linux

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象存储等数据源。 数据集成 创建集群 新建数据迁移的源连接、目的连接 新建表/文件迁移作业 步骤4：元数据采集 为了在DataArts Studio平台中对迁移到云上的原始数据层进行管理和监控，必须先对其元数据进行采集并监控。 元数据采集 采集并监控元数据 步骤5：数据架构设计

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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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