octopus:dataWarehouse:list √ √ 获取 数据仓库 的数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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Transaction Processing）主要进行基本的、日常的事务处理，例如银行交易等场景。 什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，以及信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical

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以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析

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应用需求分析：这部分主要针对数据应用系统所需要的数据范围及指标来确定，因此是先分析数据应用系统的需求，再提炼数据集市的数据接口需求 目标表设计：即数据集市结果表设计，根据数据应用的需求进行数据表设计 数据源分析：主要分析数据仓库的数据如何满足集市的需要，即确定需要数据仓库的那些表数据，如果数据仓库没有，则需要数据仓库进行数据补充

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解除客户端配额和客户端应用的绑定 功能介绍 解除客户端配额和客户端应用的绑定 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_

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弹性云服务器 的开通是自助完成的，您只需要指定CPU、内存、操作系统、规格、登录鉴权方式即可，同时也可以根据您的需求随时调整弹性 云服务器 的规格，为您打造可靠、安全、灵活、高效的计算环境。 数据仓库服务 GaussDB (DWS) 数据仓库服务（Data Warehouse Serv

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查询获取场景应用分析插件 功能介绍 查询scenes场景下的应用分析能力详情，可以获得对应场景下的application、参数和功能介绍详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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数据仓库规格 GaussDB(DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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逻辑 数据湖 ：将企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者。其中数据并不是在物理上汇聚到了一个数据平台上，而是如果干个物理分开的数据平台形成虚拟数据湖。 数据集市：企业内存储特定格式数据，提供给特定类型查询分析，满足特定的业务场景，针对特定用户的，特定的数据平台。各个集市之间，数据会有重复。

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Processing），联机事务处理。是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 支持结构化数据和非结构化数据 结构化数据是指可以用统一的结构来表示的数据，如数字、符号等。另一类无法用结构化来表示的数据，如文本、图像、声音、网页等，则称之为非结构化数据。 SAP提供丰富的周边应用软件，包括数据复制、BI等。

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MapReduce服务 MRS、云数据仓库GaussDB(DWS)实现大数据集群的管理、提供神策通用数据的接入和加工，同时通过 MapReduce服务 MRS 的数据应用和机器学习应用补充神策平台的算法和 数据可视化 能力； 通过MapReduce服务MRS平台提供大数据集群的算力和存储支持，通过神

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、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

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，每天的SQL查询量为数万条。 统一数仓构建 ：一个平台满足统一的数据仓库建设需求，简化繁琐的大数据软件栈。Doris构建的统一数仓，替换了原来由Spark、Hive、Kudu、HBase、Phoenix组成的旧架构，架构大大简化。 数据湖联邦查询：通过外表的方式联邦分析位于Hi

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成分分析的信息泄露问题如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中是否存在信息泄露类风险，如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险，可以通过查看导出报告中的告警详情，如PDF报告，可

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标签应用-画像查询与群体分析 画像查询 单击标签应用-画像查询，上方左侧选择对应的主体，右侧进行搜索，则下方左侧显示该搜索值的基本信息，下方右侧显示中标画像（当搜索值同时中标该主体下的多个标签时，则画像展示为多个） 图1 画像查询 群体分析 单击标签应用-群体分析，在群体分析界面

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成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中文件包含的开源软件清单，并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后，建议按照以下步骤进行分析排查： 开源软件分析，分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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成分分析的信息泄露问题如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中是否存在信息泄露类风险，如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险，可以通过查看导出报告中的告警详情，如PDF报告，可

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、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： 基于Kerberos技术的安全认证机制。

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