实时分析 特点 描述 图形化流编排能力 可视化流编排IDE、无需写SQL，通过简单拖拽完成流作业定义。 物联网流编排算子 基于典型物联网应用场景，封装常用算子，比如数据接入，数据过滤，数据转换等等。 时序分析：专为物联网时序数据处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力。

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X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload CustomAttributePayload

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网页端分别是：可视化大屏和作业处理端。可视化大屏主要由水环境监测，雨情预警，预测预警（水质），污染溯源，远程巡河，告警统计，领导驾驶舱7 个子页面组成。 功能简述 功能操作说明 地图 水环境监测 父主题： 实施步骤

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Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置，从而能够更容易、更快的被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio主要特点如下： 提供内存级I/O

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MySQL有较好的兼容性；RDS for MariaDB适用于各种规模的应用程序。 关系型数据库的选择建议： 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实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。

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连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 dws_link 数据库 服务器 配置为要连接的数据库的IP地址或 域名 。 单击输入框后的“选择”，可获取用户的实例列表。 192.168.0.1 端口 配置为要连接的数据库的端口。 不同的数据库端口不同，请根据具体情况配置。

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连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 dws_link 数据库服务器 配置为要连接的数据库的IP地址或域名。 单击输入框后的“选择”，可获取用户的实例列表。 192.168.0.1 端口 配置为要连接的数据库的端口。 不同的数据库端口不同，请根据具体情况配置。

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“实时对账详情”页签展示的是所有已执行完入图任务的实体实时对账详情。如有需要，您还可： 筛选数据：单击“全量数据异常率”或“增量数据异常率”饼图中的扇形，下方结果列显示对应类型的数据列表。 批量实时对账：勾选一条或多条实体，单击列表上方的“批量实时对账”。 刷新实时对账：单击列表上方的“刷新”按钮，即可刷新实时对账。

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SSD或者云盘的大小，只能支撑中小规模的业务系统。 而DDM既支持计算层（DDM）扩容（增加节点数或提升节点规格），也支持存储层在线扩容，存储层扩容可以通过增加分片数或者数据节点数来解决单表数据量过多和容量瓶颈等问题，确保计算、存储均可线性扩展，解决业务在快速发展的过程中针对数据库扩展性产生的后顾之忧与运维压力。

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金融、互联网等行业快速增长的数据分析需求。 数据共享：一份数据承载多样负载，数据实时共享，多写多读的使用模式，在支持不同业务数据快速共享的同时，具备良好的计算资源隔离能力。 架构说明 图1 云原生3.0架构 Serverless云原生架构 存算管的三层分离，计算存储资源独立、灵活、快速伸缩。

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，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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AZ。 应用层（负载均衡器、应用软件及容器）：对于无状态应用，通过负载均衡器进行故障检测与负载均衡，并可通过容器进行弹性伸缩。 中间件层：每个可用区各部署一套D CS 、DMS Kafka集群。 数据层：每个可用区各部署一套RDS数据库，通过DRS 数据复制服务 实现跨AZ的双向数据库复

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期望运行在同一物理CPU的超线程 如果您的应用有以上其中一个特点，可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为应用分配独占的CPU核（即CPU绑核），提升应用性能，减少应用的调度延迟。CPU manager会优先在一个Socket上分配资源，也会优先分配完整的物理核，避免一些干扰。

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于对兼容性的考量（避免迁移上云后，数据库层与应用层不兼容），上云过程中采用云上同样生态的数据库进行平替，是首要的决策依据。 可迁移性：针对数据库上云迁移，解决方案要具备平滑迁移的能力；结合数据库迁移服务所提供的能力，评估迁移上云过程中，数据库的切换对业务系统中其他组件的影响（如服

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检测与负载均衡，并可通过容器进行弹性伸缩。 中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库跨可用区高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换。 为了保证数据的可靠性，数据库的数据定期自动备份，在数据丢失时可以快速恢复。 父主题：

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该架构的主要特点包括： 应用系统采用无状态应用+有状态数据库/虚拟机的分层部署架构。 应用系统在IDC/其他云与华为云中各部署一套完整系统；华为云采用跨AZ部署，可以实现云内应用层跨数据中心双活；云间数据支持将它云数据实时同步到华为云，采用主备容灾，在IDC/其他云故障的情况下能快速容灾切换到华为云。

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监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“故障通报 > 运维事件管理”，进入运维事件管理页面。 单击待查看事件所在行“操作”列的“查看”。 在通报记录中可查看短信及群组的发送状态。 单击“查看状态”，可查看通知人员短信发送状态，若发送失败，支持发送失败的通知人员重新发送短信，如图1所示。

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用于Hadoop集群（ MRS ）的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、 数据仓库 等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。

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储服务等存储服务，让您更好的了解这些存储服务。 云硬盘 云硬盘（Elastic Volume Service，EVS）可以为 云服务器 提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求，适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。 更

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数仓规划：新建SDI层和DWI层两个模型 维度建模 维度建模：在DWR层新建并发布维度 维度建模：在DWR层新建并发布事实表 指标设计 指标设计：新建并发布技术指标 数据集市建设 数据集市：在DM层新建并发布汇总表 步骤6：数据开发处理 可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境。

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层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或 DLI 。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发

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