输出 ..IF ACTIVITYCOUNT > 0 THEN ..FOR SEL SqlStr AS V_SqlStr FROM ${ ETL_DATA}.TB_DWDATA_UPDATE WHERE JobName = '${JOB_NAME}' AND TXDATE = ${

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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，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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数据资产模型 数据资产模型是解决方案信息架构共享，包含方案的主题设计、逻辑模型设计、物理模型设计、ETL映射、业务指标设计等。如何发布数据资产模型参考归档发布资产。 查找数据资产模型 图1 查找数据资产模型 图2 数据资产模型详情 引用数据资产模型 支持将发布的数据资产模型引用到

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质量检测任务调度2 关联ETL任务 关联任务调度支持数据质量任务关联多个数据开发任务。当数据开发任务运行一个周期后，数据质量任务会紧随其后对其产出的数据进行稽核，如稽核结果不达标，则会产生相应告警。如不达标的质量规则中包含强规则，则还会自动阻塞该数据开发任务的下游节点。 图14 关联ETL任务 质量监控报告

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在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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，可以合并为n个文件（n值可配） 导入（导出）文件时，可以对文件进行过滤，过滤规则同时支持通配符和正则表达式 支持批量导入/导出ETL任务 支持ETL任务分页查询、关键字查询和分组管理 对外部组件提供浮动IP 父主题： Loader

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在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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rm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好

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在“服务列表”中选择数据仓库服务，进入DWS主界面，单击右上角“创建数据仓库集群”，尝试创建数据仓库集群，如果无法创建（假设当前权限仅包含DWS ReadOnlyAccess），表示“DWS ReadOnlyAccess”已生效。 在“服务列表”中选择除数据仓库服务之外（假设当前策略仅包含DWS

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rm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好

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创建 弹性云服务器 E CS 和数据仓库 GaussDB (DWS) 创建弹性 云服务器ECS 创建数据仓库GaussDB(DWS) 父主题： 测试方法

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在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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详细的SQL语法和数据库操作指导，请参见《数据仓库服务数据库开发指南》。 集群管理 一个GaussDB(DWS)集群由多个在相同子网中的相同规格的节点组成，共同提供服务。GaussDB(DWS)为用户提供了简单易用的Web管理控制台，让用户可以快速申请集群，轻松执行数据仓库管理任务，专注于数据和业务。

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API 镜像仓库 镜像版本 数据集 数据集版本 数据仓库 数据仓库自定义属性 资源池信息管理 数据总览 数据包 数据导入 数据回放 作业管理 算子管理 作业队列 内部作业 数据场景 标签管理 仿真场景 场景地图

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数据属性易理解：集成50000多种属性的数据字典，降低用户使用电信数据门槛。 数据治理 效率高：设备采集数据接口标准化，支持多种主流文件的导入和ETL处理。 父主题： 产品介绍

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了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 数据库、数据仓库、 数据湖 、湖仓一体分别是什么？ 为什么要使用云数据仓库服务GaussDB(DWS)？ 无法连接数据仓库集群时怎么处理？ 如何选择公有云DWS或者公有云RDS？ 数据在数据仓库服务中是否安全？ 如何清理与回收存储空间？ 更多 数据库连接

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rm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好

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快速开始使用GaussDB(DWS)。 首先，按照《数据仓库服务快速入门》中的步骤快速部署集群、连接到数据库并尝试进行一些查询。 准备好构建数据库后，将数据加载到表中并编写查询内容以操作数据仓库中的数据后，可以回到《数据仓库服务数据库开发指南》。 了解GaussDB(DWS)数据仓库的内部架构。 如果您想要

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到他们所关心的数

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目录 否 HBase作业失败或者脏数据丢失 /user/loader/etl_dirty_data_dir /user/loader/etl_hbase_putlist_tmp /user/loader/etl_hbase_tmp /user/oozie 固定目录 存放oozie运行时需要的依赖库，需用户手动上传

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在GaussDB(DWS)集群组件服务无明显异常或明确产品质量缺陷的情况下，不负责作业运行异常问题的排查分析。 数据仓库专家服务 如需获得更多支持，可咨询购买对应的数据仓库专家服务：https://www.huaweicloud.com/service/dwssupport.html。

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