缩写关键字迁移 表1列出了Teradata支持的缩写关键字及其语法在 GaussDB A和GaussDB(DWS)中对应的语法。 表1 缩写关键字列表 Teradata语法 对应的GaussDB A和GaussDB(DWS)语法 SEL SELECT INS INSERT UPD UPDATE

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支持两个GaussDB(DWS)集群之间的数据互访互通。通过Foreign Table方式实现跨DWS集群的数据访问和导入。 适用于多套GaussDB(DWS)集群之间的数据同步。 基于GDS的跨集群互联互通 - 通过GDS进行数据中转，实现多个集群之间的数据同步。 适用于多套GaussDB(DWS)集群之间的数据同步。

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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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DLV的功能 我的数据 通过我的数据模块创建指向您的数据源的连接配置，支持如下数据源： 对象存储服务 （OBS） 数据仓库 服务（DWS） 数据湖探索 （ DLI ） MapReduce服务 （ MRS Hive） MapReduce服务（MRS SparkSQL） 云数据库 MySQL 云数据库

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无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？ 检查原因 检查是否用户已经没有配额创建新的数据仓库集群。 联系服务人员 如果无法确定原因并解决问题，请提交工单反馈问题。您可以登录管理控制台，在右上方单击“工单>新建工单”填写并提交工单。 父主题： 集群管理

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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 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。

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无法连接数据仓库集群时怎么处理？ 检查原因 基本原因可能有以下几种： 集群状态是否正常。 连接命令是否正确，用户名、密码、IP地址或端口无误。 安装客户端的操作系统类型、版本是否正确。 安装客户端的操作是否正确。 如果是在公有云环境无法连接，还需要检查以下可能导致异常的原因： 弹

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数据在数据仓库服务中是否安全？ 安全。在大数据时代，数据是用户的核心资产。公有云将继续秉承多年来向社会做出的“上不碰应用，下不碰数据”的承诺，保证用户核心资产的安全。这是对用户和社会的承诺，也是公有云及其伙伴商业成功的保障和基石。 数据仓库服务工程师对整个数据仓库系统进行了电信系

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镜像名称：使用流水线构建完成之后的镜像地址。 图5 容器创建4 镜像版本：按照实际情况选择。一般更新之后构建容器选择最新的（最高的）版本。 配置修改 所有的配置文件都通过配置文件覆盖的方式进行配置，一定要在原来的配置文件的基础上进行修改，不要复制其他的项目中同名的配置文件，避免特殊配置项遗漏。

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DWR层基础数据作业顺序排列。 业务指标未用到的逻辑数据实体，将5个逻辑数据实体放在一个画布中，包括ODS层、DWI层，然后按照ODS层作业 > DWI层作业顺序排列，注意使用Dummy空算子进行作业间的关联。 每个作业使用作业开发算子，每个算子关联对应的ETL脚本。 每个开发算子的失败策略为“终止后续节点执行计划”

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PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以

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S，如下图所示为本实践配置的数据连接，分别是源端的两个MySQL连接和目标端的一个MRS Hudi连接。 图5 数据连接清单 添加监控对象，配置想要采集的数据连接的库表信息，以及所需采集的空值字段的表名和表字段名。 图6 配置调研规则入口 为了做源端数据调研，需要对源端系统进行监

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L、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构

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事件网格 EG 创建自定义事件源到https链路 03:35 自定义事件源到https链路演示 事件网格 EG 大数据ETL自动化运维场景解决方案 06:23 大数据ETL自动化运维场景解决方案 事件网格 EG 介绍怎样实现跨账号事件发送 05:07 跨账号事件发送演示

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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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表中。需要注意的是在增量同步数据前，需要进行一次初始化全量同步。增量分区表内历史数据的存放周期为7日，对应的全量分区表内历史数据的存放周期为8日，用于数据的历史回溯，且历史数据的存放周期可依据后期数据实际使用需求进行相应的调整。以“订单进程量管理详细表”为例，说明数据增量同步流程。

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蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样

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蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是

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adata的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。 数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑科技，

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化地计算网络节点的相关性和重要性（PersonalRank值越高，对source节点的相关性/重要性越高）。 k核算法（k-core） k-core是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop）

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您可对基线检查的配置检查和经典弱口令检测的结果进行筛选导出。 新增 应用防护 为运行时的应用提供安全防御，您无需修改应用程序文件，只需将探针注入到应用程序，即可为应用提供强大的安全防护能力。包括但不限于对SQL注入、命令注入、反序列化输入、文件遍历、JSP执行操作系统命令等漏洞的扫描检测，操作详情请参见开启应用防护。

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