数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - Agent Agent功能待下线，无需配置。 -

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创建FlinkServer作业写入数据至 数据仓库 服务(DWS) 本章节适用于 MRS 3.3.1及之后的版本。 操作场景 数据仓库服务(DWS)是在线数据分析处理数据库。本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例，以DWS作为sink表，以及创建表时使用的with参数和

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数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - Agent Agent功能待下线，无需配置。 -

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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元数据管理模块是数据湖治理的基石，支持创建自定义策略的采集任务，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。 图5 全链路数据血缘 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

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技术验证服务。 平台部署架构图 图1 部署架构 系统平台采用动静分离的Nginx+Tomcat web 服务器 双机负载均衡，数据库服务器 和内容服务器采用双机主、备结构、实现高可用，同时整个平台基于分布式内存对象缓存系统Memcached，实现服务器间数据共享。 技术创新点 开放：

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转型降本增效，开源节流。 图2 部署架构图 方案通过华为云CCE、SFS以及云手机等云服务实现分布式产品质量控制及管理 通过SFS完成测试视频、结果日志等数据的并发与存储 通过云手机实现多网络、多地域、多场景7*24小时业务巡检，并执行质量数据的训练及分析 通过华为云WEB应用防

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证书。 本文介绍从私有证书管理服务申请私有证书到部署私有证书的操作流程。 背景知识 建立组织内部完整的CA层次体系称为自建PKI体系。 在自建PKI体系时，需要根据使用场景提前设计好结构，以便后续管理： CA层次的选择 CA层次决定了创建各级从属CA时所需设置的路径长度，以限制其

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适用于数据仓库服务（DWS）的最佳实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 dws-clusters-no-public-ip DWS集群未绑定弹性公网IP dws DWS集群绑定弹性公网IP，视为“不合规”

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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。 云数据仓库解决方案

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承载五大中心能力，并提供应用中心、消息中心和组织中心三大能力； 数据中心：基于数据标准规范，提供教育数据从采集、存储、加工、分析、共享及可视化的全过程能力。为用户提供实现跨数据空间互联，实现教育数据的跨级共享。通过可视化的呈现方式为管理平台提供基础数据、应用使用情况等数据的汇总概览；

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一体化运营：u9cloud的hub社区运营，云端巡检、知识中心等构建了一体化运营体系，为客户提供更快、更好、更细致的服务。 云服务优势： 云端部署，高合规：业务云端处理，安全合规，端到端加密，数据可审计； 开箱即用，低成本：8大场景包，即选即用，运维全托管，统一管理升级； 性能稳定，高可靠：系

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随时随地处理业务：跨终端账号和数据协同，移动办公不受地域限制。 一站式使用数字服务：一个入口访问所有IT服务，用户自动获取数字服务。 打造行业专属桌面：企业Logo、桌面菜单自定义，积木式搭建企业办公桌面。 数据采集：轻量化大数据分析服务。 数据集成：沉淀行业应用集成资产。 应

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身学习和各类校外培训服务。 大数据决策分析平台--报表、决策辅助（数据大屏、报表） 建立大数据采集机制,采用“伴随式收集”方式,对教育及管理过程中产生的教育教学数据、用户访问行为数据、管理数据等统一采集、汇聚到平台中,形成学校教育大数据。 对大数据采集、转换、加载、使用、消亡的全生命周期进行实时质量监控和定期质量审计

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存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价

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现： 构建大模型知识库，企业海量文档一键上传使用，无需专业技术人员运维，轻松将企业知识高效流转赋能坐席使用 打造知识问答助手，客服通过简单问答，即可使用知识，提升知识的使用率，从而提升客户沟通效果 方案架构 业务架构 图1 业务架构图 方案主要由 华为云计算 底座，基于大模型实现知识库产品的智能化升级。

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供应履行过程不可视，订单全生命周期过程中缺少干预管理 缺少数字化分析和应用，数据不打通，协同效率低 对人员经验依赖性高，能力难复制 供应链业务语言不统一，业务规则不明确，缺少标准化和数字化的流程支撑 IT基础设施投资大，维护成本高 解决方案： 基于用户作业旅程，提供供应链流程端到端一站式工作台

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子问题的解的合并。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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上云。 将现有阿里云数据仓库如ADB，Hologres上的数据迁移至DWS。 将海外数据仓库Redshift，BigQuery，Snowflake等搬迁至DWS。 四类场景 对大量数据通过批处理的方式进行离线分析。 将数据湖和数据仓库相结合，形成一个统一的数据存储和管理系统，即湖仓一体。

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 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。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。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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