建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理

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企业内网身份认证体系建立 应用场景 企业或组织可以通过 云证书管理服务 （Cloud Certificate Manager，CCM）提供的私有证书管理服务（Private Certificate Authority，PCA）建立自己完整的CA层次体系，实现在内部签发和管理自签名私有证书。

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建立SSH隧道时报错“too open”？ 问题描述 在连接云手机时，建立SSH隧道报“too open”的错误，具体如图1所示。 图1 too open 问题原因 用户的私钥文件权限过于开放，所以建立SSH隧道时被拒绝了。 处理方法 按以下操作修改私钥文件的权限： 如果用户的本

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快速建立第一个通话 背景信息 完成一通呼叫前您需要了解并配置以下内容： 座席：即客服代表，执行呼叫业务的主体。一个座席拥有唯一的座席工号，座席工号关联业务账号和技能队列后，才能正常登录客户服务云进行业务操作。 业务账号：即企业员工账号，包含姓名、性别、部门、电话等基础信息。 技能

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务，但是并不能直接用于分析决策。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建多维模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。

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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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参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在 DLI 的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型

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参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型

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" 指的是一种规则和逻辑的集合，用于描述如何从源数据抽取、转换和加载到目标数据仓库中的过程。映射定义了源系统中的数据如何映射到目标系统中，以满足数据仓库的数据需求和分析目标。 做Mapping的目的如下： 数据转换： 数据从源系统到数据仓库的过程中，往往需要进行各种数据转换，包括

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支持不同规模团队敏捷测试流程，需求驱动的测试杜绝漏测、误测。 开发测试高效协作 需求、用例、缺陷双向追溯，不同角色及时高效协作。 多维度质量看板 多维度产品质量看板，全方位评估产品质量，保障产品高效验收。 持续自动化测试 支持接口自动化测试 应用测试金字塔测试设计方式，在接口层次进行功能自动化测试。

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方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系统避免单点故障，从而建立可靠的应用程序。 KrbServer

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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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什么是优化与支持服务？ 部分企业内部平台较多、数据不统一、数据孤岛严重，数据仓库开发能力也较为薄弱。随着数据量的逐年增长和业务复杂度持续上升，原数据仓库的性能可能会出现瓶颈，建设和维护成本较高，如何在保证数据仓库性能和数据质量的同时，有效控制成本，是客户面临的一个重要挑战。为了控制

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通常政务数据呈现不完整、不规范、不准确等数据质量问题，整合海量数据，如何快速支撑各类应用调用，如何形成数据资产，保证数据服务泄密等安全问题。 关键KPI指标完成情况无法落实到人、随时跟踪、及时发现问题。业务难以围绕区域、行业、业务、时间等多维度深度分析，发现变化趋势，深度剖析问题，领导决策难以做到看图说话、读数决策。

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开发一个Hive SQL作业 本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台，支持多种大数据工具的开发。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能；可

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制定安全政策和流程：制定详细的安全政策和流程，明确安全管理的标准和规范。团队成员应遵守这些政策和流程，确保安全管理的一致性和有效性。 建立应急响应计划：开发和测试应急响应计划，以应对安全事件和紧急情况。团队应清楚知道如何应对安全威胁和处理安全事件。 父主题： SEC01 云安全 治理策略

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SEC10-01 建立安全响应团队 建立安全事件响应团队，明确各角色与职责。 风险等级 高 关键策略 安全事件响应团队一般包含如下角色及职责： 安全响应专家：主导网络安全事件调查，负责对事件进行定级、通报、攻击溯源以及确定影响范围，制定应急处置措施，推动服务控制风险。 攻击溯源专

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建立SSH隧道时报错“Permission denied”？ 问题描述 在连接云手机时，建立SSH隧道报“Permission denied”的错误，具体如图1所示。 图1 Permission denied 处理方法 检查建立SSH隧道的命令中，SSH隧道用户名（即项目ID），是否与云手机所在区域相匹配。

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建立SSH隧道时报错“no match mac found”？ 问题描述 本地使用macOS系统连接云手机时，建立SSH隧道报“no match mac found”的错误，具体如下所示： no match mac found: client hmac-md5,hmac-sha1

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