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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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 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。

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修改逻辑实体：在需要修改的逻辑实体对应的“操作”列下，单击。 快速复制逻辑实体：在需要复制的逻辑实体对应的“操作”列下，单击。 调整逻辑实体的分层：在需要调整分层的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 删除逻辑实体：在需要删除的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 销毁数据：在需要销毁数据的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。

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无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？ 检查原因 检查是否用户已经没有配额创建新的数据仓库集群。 联系服务人员 如果无法确定原因并解决问题，请提交工单反馈问题。您可以登录管理控制台，在右上方单击“工单>新建工单”填写并提交工单。 父主题： 集群管理

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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发构建

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如果数据量太大，造成特征操作等待的时间长，用户可以通过采样功能减少特征处理的数据量，提升特征处理的速度。 数据采样提供如下两种方式，请根据实际情况进行选择： 随机采样：按照比例进行样本数据的随机采样。 分层采样：如果一个特征或多个特征组合样本值的类型多样，为保证采样数据的多样性，可以对不同类型的数据分别设置采样比例。

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完成业务实体、业务流程、业务过程的构建后，平台会形成由待填充的事实逻辑模型和维度逻辑模型构成的总线矩阵。模型设计人员可以方便的按照矩阵的指引，完成维度表、事实表等逻辑模型设计。 图7 总线矩阵 逻辑模型创建 在逻辑模型设计中，用户可以定义维度、事实等类型的逻辑模型，新增属性，添加属性

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极简运维。 用户接入协议回放：将难以捉摸的网络接入过程层层打开，提供协议交互级别的精细化分析，对接入问题直接给出根因和修复建议，轻松排障。 瞄准Wi-Fi网络的“漫游易掉线、容量有压抑、覆盖有漏洞、同频易干扰”四大业界难题，提供业界领先的预测性智能调优，实现网络自愈自优。 极智应用体验

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企业数据分层、分类管理，构建企业统一的数据源体系 业务协同在线化，提供在线化、智能化的合同管理、费用管理、采购管理等，赋能企业“人、财、物、事”高效协同 以welink为移动入口，打造即时通讯、统一待办、移动审批为一体的移动门户，满足企业随时随地沟通与协作

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X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload CustomAttributePayload

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据资源集成+数据仓库构建+数据资源治理+大数据分析应用”的面向政务流域的全流程、全级次、全方位的大数据平台，为构建集约化、高效化、透明化的政府治理与运行模式提供支撑。 方案价值 整合各类数据资源，打通各个业务系统单独建设形成的数据孤岛，建成覆盖各部门系统“全业务”的信息系统以及各

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访的网关，完成企业网络的平滑转型。 可以通过零配置开局，业务自动编排下发，对链路和业务的多维度可视化管理、丰富的故障诊断和巡检工具，来解决海量分支带来的开局难、运维难的问题。 图2 分层组网场景 分层组网场景中的iMaster NCE-Campus部署，站点CPE接入WAN网络及

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发布模型 逻辑实体创建完成后，必须创建对应的物理实体，才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层，选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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Oracle在left、right、full join的条件中使用rownum进行过滤时，不同的条件下表现不尽相同，可能存在忽略或部分忽略rownum条件的现象，而 GaussDB 在此情况下则表现为对left、right、full join后的结果进行过滤。 父主题： 主备版

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关键策略 通过建立的分层性能模型，判断系统是否会出现性能劣化的情况。当出现劣化事件时，需要通过自动化手段快速定位定界发现根因。可以通过应用模型建设三维的拓扑，把架构-空间-时间数据关联起来。这里面的关键是架构模型的建立及分层指标的聚合可视化能力，需要依赖持续的资源治理和 数据治理 。

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adata的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。 数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑科技，

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支持，有差异 GaussDB查询不包含分组，且目标列同时包含聚集函数和集合返回函数时，不忽略对集合返回函数列的排序。 5 Joins 支持，有差异 GaussDB只支持和Oracle相同的Join Types，如left、right、self 、natural、full outer join等。不支持In-Memory

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和跨表的分析。DQC支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则。支持周期性的监控。 数据质量监控 查看质量评分 质量评分为5分制，是以表关联的规则为基础进行评分的。而表、业务对象、主题域等不同维度的评分，本质上是基于规则评分在不同维度下的加权平均值进行计算的。 您

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欢迎使用数据仓库服务GaussDB(DWS)。数据仓库服务是完全托管的企业级云上数据仓库服务，具备免运维、在线扩展、高效的多源数据加载能力，兼容PostgreSQL生态，并助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析，实现数据快速变现。 您可以使用本文档提供的API对数据仓库服务的集

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。 5体系包括集成及交付验证体系，运维保障体系，业务运营体系，安全保障体系及标准规范体系。集成及交付验证体系为政务大数据平台的设计、交付、开发、验证的标准体系。可复制可实施。运维保障体系为政务大数据平台的监控能力，提供平台的运维监控以及可视化的能力。业务运营体系为业务统一的运营流

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的数据源类型。 本文介绍2.9.3.300版本 CDM 集群所支持的数据源。因各版本集群支持的数据源有所差异，其他版本支持的数据源仅做参考。 表/文件迁移支持的数据源类型 表/文件迁移可以实现表或文件级别的数据迁移。 表/文件迁移时支持的数据源如表1所示。 表1 表/文件迁移支持的数据源

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