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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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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弹性云服务器 是否与集群在相同可用分区、虚拟私有云、子网和安全组。 安全组的出入规则是否正确。 如果是在互联网环境无法连接，还需要检查以下可能导致异常的原因： 用户网络是否与互联网可以正常连通。 用户网络防火墙策略是否限制了访问。 用户网络是否需要通过代理才能访问互联网。 联系服务人员

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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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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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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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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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统一策略管理：控制面使用ASM统一的控制面做服务发现和治理规则管理，不需要独立的注册中心和配置中心；数据面的服务发现、负载均衡和各种治理都在ASM数据面Envoy上执行，SDK作为开发框架，回归到开发框架的本来职能，作为一个纯净轻量的应用开发框架供用户开发代码。 多种基础设施：在方案中，数据面可以是容器，也可以

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定义org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类。默认提供了SparkLauncherJavaExample和SparkLauncherScalaExample示例，您需要根据实际业务应用程序修改示例代码中的传入参数。 如果您使用Java语言开发程序

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字

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方案概述 应用场景 客户痛点 传统前端监测终端投入大、后期维护成本高； 传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多，数据壁垒高，业务全生命周期数据无法有效整合； 传统管治服务重线下排查，准确率和时效性低，个人经验要求高，管治效果差，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智

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。 优势如下： 流式数据实时入库：IoT设备及网关汇集的流式数据经华为云DIS导入至GaussDB(DWS) 。 设备监控与预测：围绕数据，进行分析和预测，对设备进行监视、控制和优化补给，以及自我诊断和修复。 信息推荐：结合围绕在用户周围的联网设备汇集的数据，为用户进行定向的信息推荐。

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使用分区键Hash，元数据管理相对复杂一些。 Full-Mapping：全映射，即针对分区键指定Grid，使用全映射会带来对映射表的严重读写依赖，读写一致性要求考虑，通常需要引入meta data service。 基于前缀和范围mapping：基于前缀和范围的映射，将键范围映射

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云应用平台采用规划与设计 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 咨询与规划

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，面向数据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在全球有大量的应用和实践。 应用场景 用户行为分析。 在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集

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获取数据仓库自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID

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ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：

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