典型应用场景 表1 典型应用场景 网络规模 出口安全述求 组网关键需求 网络组网推荐 细分网络组网推荐 面积<50㎡，最大同时在线终端数<50 低安全述求 单门店，仅提供无线接入，单Internet出口 单设备组网 AP 低安全述求 单门店，提供有线和无线用户接入，需要以太上行或者3G/LTE上行

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典型应用场景 华为SD-WAN解决方案主要场景可以分为运营商B2B业务场景和企业自建场景，企业自建场景根据企业规模又可以分为单层组网和分层组网场景。运营商B2B业务场景中，运营商在为企业客户提供方案时，也可以参考企业自建场景的网络设计方案。 运营商B2B业务 企业自建

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南

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等价类划分方法重点关注的是输入值的合理划分，设计测试用例时，要同时考虑这两类等价类，不仅要能接收合理的数据，更重要的是要能处理意外场景的输入。使用等价类划分法进行测试设计时，对待分析的特性列举出可能的输入，进行等价类划分和归类，分析输出的每一个等价类作为一条测试用例，可以使用表格或者思维导图等工具

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64位平台，其他平台不涉及） 2、登录不是必须的步骤，在不登录的情况下也能通过会议ID和密码加入已经创建好的会议。 3、离开会议、结束会议等接口，当前SDK的UI上已经提供了对应的功能，如果第三方的App不需要程序控制这些功能则无需调用对应接口。 4、会议开始后，订阅的会议信息onConfInfoNotify通知会上报多次。

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典型场景接口调用概览 图1 接口调用流程 1、登录不是必须的步骤，在不登录的情况下也能通过会议ID和密码加入已经创建好的会议。 2、开启共享、结束共享、离开会议、结束会议等接口，当前SDK的UI上已经提供了对应的功能，如果第三方的App不需要程序控制这些功能则无需调用对应接口。 父主题：

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全局回调：由华为云会议服务端或SDK内部触发的事件通知，SDK以消息通知接口的形式通知给App。比如会议来电通知onConfStatusChanged。 典型场景接口的调用顺序及生命周期 图1 典型场景接口调用时序图 1、使用SDK功能前需要初始化。 2、在不登录的情况下也能通过会议ID和密码加入已经创建好的会议，其它使用场景需要登录。

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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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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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OLAP为使用多维结构为分析提供对数据的快速访问的技术，OLAP 的源数据通常存储在关系数据库的数据仓库中。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心

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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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如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务，否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重，目前支持按

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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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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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FM算法 概述 FM主要是解决稀疏数据下的特征组合问题，并且其预测的复杂度是线性的，对于连续和离散特征有较好的通用性。 公式为： 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出

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场景选择时应避免以下因素的影响： 弱纹理场景。例如特征点稀少的白墙、镜面、地面。 重复纹理场景。例如茂密的树林、各楼层重复的洗手间。 动态场景。例如场地中存在来往的行人、车辆，变化频繁的广告牌。 AR地图服务应用成功的典型场地有：敦煌莫高窟的九层楼广场、上海的南京东路街道。 父主题：

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可或缺的角色。 IoT场景 IoT场景典型特点为海量终端接入，在大量终端接入的情况下，大量的数据汇聚在一起，实际不同的业务组件需要关注的信息只是其中某些类型的数据，如何在大量数据中快速识别出业务感兴趣的数据将会显得尤为重要。分布式消息服务RocketMQ版提供的消息过滤的能力，可

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在电子商务系统或大型网站中，上下游系统处理能力存在差异，处理能力高的上游系统的突发流量可能会对处理能力低的某些下游系统造成冲击，需要提高系统的可用性的同时降低系统实现的复杂性。电商大促销等流量洪流突然来袭时，可以通过队列服务堆积缓存订单等信息，在下游系统有能力处理消息的时候再处理，避免下游订阅系统因突发流量

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