MERGE：加载数据时，插入目标表中不存在的数据，更新目标表中存在的数据 源模型 需要进行ETL映射的源端物理模型，需要在物理模型设计中先完成设计 目标模型 需要进行ETL映射的目标端物理模型，需要在物理模型设计中先完成设计 目标表 选择目标模型中配置的表 是否删除数据 选择是否删除目标模型中的表数据 源表 选择源模型中配置的表

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挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。

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成的ETL脚本同步到 DataArts Studio 作业指定的目录。 前提： 已在本空间的方案设计中创建ETL Mapping脚本。参考ETL映射设计。 该账号下已开通DataArts Studio服务。 已在该DataArts Studio服务中创建相应的数据连接，以便基于数据连接同步作业以及后续在DataArts

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操作步骤 下载离线创建的问题 路经1：业务 > 我的问题 > 我创建的 路经2：业务 > 问题管理 路经3：首页 > 问题筛选 有网络的环境下，问题处理人找到已创建的离线问题，可点击下钻到问题详情，右上角可下载 图23 下载离线创建的问题 离线状态下，在首页找到已下载的离线问题 图24

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、删除等操作。 图35 问题记录详情页 查看问题列表 路径： “业务->我的问题->我创建的” 图36 业务->我的问题->我创建的 列表页面 图37 业务->我的问题->我创建的列表页 修改“草稿”状态的问题单 创建人修改草稿状态问题单，当填写了问题处理人，点击【提交】后，问题单即可刷新为“待处理”状态。

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询课程 创建课程 点击“新建”可以创建某一门课程；可以对已创建的“草稿”状态的课程做编辑； 编辑课程 “已发布”状态的课程不可编辑；需要“取消发布”后再编辑 点击“新建”新建课程 图2 课程新建 表2 配置项说明 字段 规则 课程名称 必填项，人工录入课程名称 课程类别 必填项，

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按周推送：维护完本条规则后，后续每周一9点定时推送 按月推送：维护完本条规则后，后续每月1日9点都定时推送 推送课程 选择需要推送的课程 学习要求 必修 选修 学习期限（天） 指定的期限内，学员才可以学习；期限到期后，课程就看不到不可学习。 人员列表 选择需要推送课程的人员清单 是否启用 默认“

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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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数据导入导出 OBS外表与GDS外表支持的数据格式有什么区别？ OBS外表导入数据时如果OBS数据有更新如何做增量更新导入？ 数据如何存储到数据仓库服务？ 数据仓库可以存储多少业务数据？ 如何使用\copy导入导出？ 如何实现不同编码库之间数据容错导入 是否支持跨Region进行OBS导入或导出数据？

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octopus:dataWarehouse:list √ √ 获取数据仓库的数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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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

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以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 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B

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路径：“首页->筛选问题待办”列表或“业务->我的问题->待我处理” 图3 APP问题待办 图4 问题待办、待我处理列表页 闭环“待关闭”状态问题。 点击我的“待关闭”状态的问题单，进入问题详情页；对于确认处理的问题，可以进行驳回或同意关闭操作，点击【驳回】弹出驳回备注输入框，点击【同意关

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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以GaussDB(DWS) 的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 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

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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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为任务的组成部分。通过定义任务的触发条件、依赖关系和执行顺序，可以实现复杂的数据处理流程，并确保每个作业在正确的时间和顺序下执行。 此外，作业还可以调用自定义脚本，以实现更高级的调度和编排功能。通过这样的集成，可以进一步提升作业调度的灵活性和可扩展性，满足不同业务场景下的需求。

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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