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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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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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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数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - Agent Agent功能待下线，无需配置。 -

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数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - Agent Agent功能待下线，无需配置。 -

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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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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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掉一些标准数据库的事务或者数据增删改的功能或者性能。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。两者各司其职，互不干扰。简单一句话可以理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。 云数据仓库解决方案

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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存在非常大的挑战。 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

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 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。获取方法请参考获取项目ID。

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在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。 访客来源分析展示。 通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为进行关联，生成用户行为路径大宽表同步

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务。 已开通数据湖探索服务。未开通则访问数据湖探索服务，单击“立即购买”后开通该服务。 已开通云数据仓库 GaussDB (DWS)服务。未开通则访问云数据仓库GaussDB(DWS)服务，单击“购买”后开通该服务。 已开通Astro大屏服务， 未开通则访问Astro大屏应用，单击“立即使用”后开通该服务。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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知数据仓库行业发展趋势与解决方案，协助企业管理者构建具有竞争力的数据仓库解决方案，助力数字化转型。 培训对象 信息技术主管 数据库管理员 数据库开发者 培训目标 完成该培训后，您将熟悉云化分布式数据仓库的架构、数据库设计与管理、数据迁移、数据库的运维与调优，数据库的安全管理和高可

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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大屏 新建大屏 更新大屏 获取大屏组件列表 获取大屏指定组件数据 批量发布大屏 批量删除大屏 批量下线大屏

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服务 > Hive > 配置”，选择“全部配置”，然后查找“hive.metastore.warehouse.size.percent”，调大该配置项。设配置项的值为A，HDFS总存储空间为B，阈值为C，Hive已经使用HDFS的空间大小为D。调整策略为A x B x C > D ，HDFS总存储空间可在HDFS

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存在非常大的挑战。 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

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