gz”压缩包中的“jars”目录中获取。 用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用

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gz”压缩包中的“jars”目录中获取。 用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用

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gz”压缩包中的“jars”目录中获取。 用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用

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identifier 是 String 应用ID。 modelName 是 String 数据模型的英文名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String IAM用户的token。 获取方法请参见获取IAM用户Token。

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Studio）：是iDME数据模型开发平台，当前仅支持基于数据建模引擎能力创建和设计应用及数据模型。 数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）：沉淀工业产品数据管理业务的优秀实践及模型标准，预置开箱即用的数据管理功能，基于元模型的理念提供灵活的数据模型扩展能力、以

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个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的 数据仓库 是DWS或 DLI 。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出

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工业数据模型模板库 使用工业数据模型模板 查看工业数据模型模板 查询工业数据模型模板 父主题： 设计态使用指南

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云基础设施采用规划与设计 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 咨询与规划

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创建数据仓库 GaussDB (DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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模板将通过版本覆盖的处理方式将模板中的数据模型同步至应用中。您可以单击提示框中的“应用同步”，查看模板的同步进度。 父主题： 工业数据模型模板库

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数据仓库服务 DWS DWS集群启用KMS加密 DWS集群启用日志转储 DWS集群启用自动快照 DWS集群启用SSL加密连接 DWS集群未绑定公网IP DWS集群运维时间窗检查 父主题： 系统内置预设策略

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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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选择这两种模型时，部署的每个阶段之间的时间应该足够长，以便能够监控工作负载的运行状况指标。应该提供充足的部署间隔时间（即部署组之间的时间），以确保来自不同区域的用户或执行不同任务的用户有时间使用工作负载。间隔时间应以小时和天而不是分钟来衡量。每个部署组的间隔时间也应该增加，以便考虑不同的时区和使用模式。

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MRS 让您能够控制集群的配置和集群上安装的软件。 GaussDB(DWS)这类数据仓库是专为不同类型的分析而设计的。数据仓库旨在将多个不同来源（如库存、财务和零售销售系统）的数据汇集在一起。为了确保整个公司的报告具有一致的准确性，数据仓库采用一种高度结构化的方式来存储数据。这种结

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所有的事实都必须保持同一个粒度。 不同的维度之间没有任何关联。 图1 星型模型 雪花模型是在基于星型模型之上拓展来的，每一个维度可以再扩散出更多的维度，根据维度的层级拆分成颗粒度不同的多张表。如图2。 优点是减少维度表的数据量，各个维度表之间按需关联。 缺点是需要额外维护维度表的数量。 图2 雪花模型

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为什么要使用数据仓库？ 现状和需求 大量的企业经营性数据（订单，库存，原料，付款等）在企业的业务运营系统以及其后台的（事务型）数据库中产生的。 企业的决策者需要及时地对这些数据进行归类分析，从中获得企业运营的各种业务特征，为下一步的经营决策提供数据支撑。 困难 对数据的归类分析往往涉及到对多张数据库表数据的同时访问，

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在角色桌面首页的左上角单击，在显示的菜单中单击“管理中心”。 在左侧菜单栏中单击“模型管理”，进入应用运行态首页。 查看API详情 进入应用运行态后，在左侧导航栏中，选择“数据服务管理 > 全量数据服务”，进入全量数据服务页面。 在分类栏中，选择需要查看的对象名称，进入该对象的API列表页面。

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Doris数据表和数据模型 数据表 数据模型 Duplicate模型 最佳实践 父主题： 建表

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，提供PB（Petabyte，2的50次方字节）级别数据量的处理能力。数据仓库服务（GaussDB(DWS)，简称DWS）是一种在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL

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