主要概念 RDMA RoCE 父主题： 附录

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强大且可扩展的体系结构 在架构上，CodeArts IDE结合了Web、本地和特定语言技术的优势。CodeArts IDE通过Electron将JavaScript、Node.js等Web技术与本地应用程序相结合。CodeArts IDE采用了工具服务架构，使其能够与许多技术进行

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RES的离线数据源包括什么？ 离线数据包括如下几张表： 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题： 数据源

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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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自定义视频采集和渲染 主要功能包括是否开启视频自采集、推送外部视频数据、是否开启视频流自渲染。 设备管理 主要功能包括切换摄像头、声音播放模式等。 跨房功能 跨房间连麦，指主播的媒体流可以同时转发进多个房间频道，实现主播跨频道与其他主播实时互动的场景。房间中的所有主播可以看见彼此，房间中的观众可

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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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最长12字节 发送时的视频丢包率 videoLossNumSend int [0, 12] 发送时的视频丢包个数 videoLossPerRev String 最长12字节 接收时的视频丢包率 videoLossNumRev int [0, 12] 接收时的视频丢包个数 AuxVideoLossPerSend

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安全认证签名的内容是否包括Body体 包括。除了几个必选的请求头部参数，Body体也是签名要素之一。例如有一个使用POST方法上传文件的API，那么在签名过程中，会取这个文件的hash值，参与生成签名信息。 关于签名的详细指导，可参考：签名认证算法详解。 父主题： API认证鉴权

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主要系统角色说明 智能安监内置如下角色，其主要功能用图见下表 表1 智能安监角色说明 角色编码 角色名称 角色说明 SafetyHelmet 智能设备角色 端侧直播、操作 DeviceManager 智能设备管理员角色 设备后台维护、查看直播分享 DeviceMobile 智能安监手机APP用户角色

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语音接收配置：针对部分消息类型，支持开启语音通知、配置语音接收人、自定义语音接收时段。 接收人管理：支持添加/删除接收人、修改接收人的信息，支持自定义webhook的方式，以及管理接收人订阅的消息类型。

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主要事件说明 事件编排器说明 如何通过JS代码，实现页面与后台接口间的交互 页面级常见操作 控制组件是否可见可用可编辑 BPM相关预置事件说明 父主题： 标准页面

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资产管理有工作台和监控两个工具，工作台用于构建资产的草稿态，在草稿态下可对资产进行修改编辑；当构建完成后，将工作台中的草稿态资产发布运行，即可在监控台中进行实时监控，监控台下的资产不能修改编辑。 工作台 在资产工作台页，您可以对资产进行更详细的操作，包括创建子资产和移动资产（即对资产间拓扑关系进行建模）、修改资产详情和删除子资产等操作。

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L、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构

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布，但是元数据和索引存储在本地，仍然需要进行重分布。存算分离表在重分布时，表只支持读，元数据的重分布时间一般比较短，但是，如果表上创建了索引，索引会影响重分布的性能，重分布完成时间与索引的数据量成正比关系，在此期间，表只支持读。 实时数仓（单机部署）不支持分布式模式，因此不支持扩缩容、逻辑集群、资源管理等操作。

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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和实时数仓。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。 低配置集群，如内存16G、vCPU4核及以下的规格，建议不要用于生产环境，可能会导致资源过载风险。 标准数仓（DWS 2.0）规格

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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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什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，使信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）进行数据分析，探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库之

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命令中直接使用 cli-output 响应数据的输出格式[json|table|tsv] 命令中直接使用 cli-query 筛选响应数据的JMESPath路径 命令中直接使用 cli-output-num table输出时，是否打印表格的行号。取值为true或false，默认为true

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数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数

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业务的延时甚至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓

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