Hive支持的传统关系型数据库语法说明 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

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Hive支持的传统关系型数据库语法说明 概述 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当Group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

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数据复制服务是否采用了并发技术 并发技术是提升性能的关键技术，DRS在多个环节采用了并发技术，总体可以分为两个大类并发技术：读写类并发和线程类并发。 读写类并发 为了提升全量阶段历史数据的搬迁，同时对抗网络的不稳定性，DRS实现了数据行级并发抽取效果，从而使得历史数据搬迁速度最大

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表格存储服务（CloudTable）是基于HBase、Doris、ClickHouse提供的全托管数据存储和分析服务。CloudTable提供GB~PB级数据存储和分析能力，用于在线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。

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0对主动防护、动态防御、整体防御、精准防御的相关要求。 采用传统方案时，需要专业的运维人员才能较好的发挥安全设备的防护能力，但我国网络安全从业人员十分紧缺，且专业安全人才的人力成本过高，这就造成了大部分企业安全运维缺失、面对安全事件束手无策的局面。 企业存在多个分支机构时，网络覆盖面大、业务系统种类多，因漏洞导

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云硬盘性能的主要指标有IO读写时延、IOPS和吞吐量。 IOPS：云硬盘每秒进行读写的操作次数。 吞吐量：云硬盘每秒成功传送的数据量，即读取和写入的数据量。 IO读写时延：云硬盘连续两次进行读写操作所需要的最小时间间隔。 云硬盘性能指标的详细介绍请参见《云硬盘产品介绍》。 云硬盘的磁盘模式

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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数据复制服务是否采用了压缩技术 压缩技术是提升性能和解决数据膨胀的关键技术，DRS在数据传输和增量数据存储两大环节采用了压缩技术。 数据传输压缩：在网络带宽不理想的环境中，进行数据同步与传输，DRS可以开启压缩开关，以减少数据传输对带宽的占用量。 增量数据存储压缩：增量数据转储成

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针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 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 数据仓库 在整个BI系统中起到了支柱的角色，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为金融、教育、移动互联网、O2O（Online

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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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什么是传统型95计费？ 传统型95计费是一种只需支付少量保底带宽费用，即可享受多倍弹性峰值带宽，并在月底按多次去峰后的带宽峰值和实际使用时长收费的计费模式，主要用于流量峰谷变化较大的场景，适合有突发流量的业务，如游戏类，为您节省带宽使用费用。 使用前提 使用传统型95计费需要满足以下前提条件：

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咨询与规划服务的优势？ 强大的数据处理能力：华为云数据仓库咨询与治理服务拥有强大的数据处理能力，能够为企业提供定制化的数据分析和挖掘，帮助企业发现隐藏在数据中的机会和问题。 灵活的数据处理架构：华为云数据仓库咨询与治理服务采用灵活的数据处理架构，能够根据企业的需求和情况，快速搭建适合的数据处理平台，提高数据处理效率和质量。

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并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计，导致针对大表的DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 TaurusDB支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并行DDL功能加速DD

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切换大屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计，导致针对大表的DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 GaussDB (for MySQL)支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并

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并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计，导致针对大表的DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 TaurusDB支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并行DDL功能加速DD

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基础组件中心：提供营销内容运行所依赖的基础技术组件，包括微服务注册和限流等治理组件，对象存储，缓存和消息等基础中间件，以及关系型和分析型数据库系统； 运维支持中心：提供营销内容运行所依赖的基础运维资源，包括底层的云资源设施，容器化平台、持续发布与集成devops环境，以及对资源、性能、服务、运行等进行监控等；

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