参考：作业分片维度 CDM 在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 （ DLI ） 支持分区表的分区信息分片。

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与维度表通过主/外键实现关联。 典型的维度模型有星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。 在 DataArts Studio 数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。

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l_memory_usage） 该指标用于统计测量对象已使用虚拟内存占虚拟内存总量的百分比。 0～100 百分比（%） 表2 集群指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 clusterName 集群名称。 projectId 项目ID。 父主题： 指标总览

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座席维度实时接口 批量查询座席签入的技能队列 批量查询座席信息 查询指定座席的当前呼叫ID 批量查询所有座席的呼叫信息 查询指定座席的私有呼叫 批量查询座席状态下的座席个数 查询指定座席详细信息 查询座席休息信息 查询座席是否有通话在处理 查询座席维度系统状态信息 获取座席实时监控指标

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查询单个主维度下子维度监控对象列表 功能介绍 查询主维度下子维度监控对象列表，当前支持子维度的主维度ID的有 dcs_instance_id。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/dims/monitored-objects/{instance_id}

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如何合并小文件 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 设置配置项。 spark.sql.shuffle.partitions = 分区数量（即此场景下最终生成的文件数量） 执行SQL。 INSERT OVERWRITE

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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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多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。 在DataArts Studio数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。

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送货批号采集【合并】（PDA） 【功能说明】 用于采集供应商的非系统生成的物料批号，并与送货单绑定 【操作步骤】 查询送货单号：选择查询条件：开始日期和结束日期必选，默认为当前日期的前一个月，业务类型和工厂名称根据需要选择 -> 单击“获取送货单”按钮，查询出符合条件的送货单； 图1

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合并段(Java SDK) 功能说明 如果用户上传完所有的段，就可以调用合并段接口，系统将在服务端将用户指定的段合并成一个完整的对象。在执行“合并段”操作以前，用户不能下载已经上传的数据。在合并段时需要将多段上传任务初始化时记录的附加消息头信息拷贝到对象元数据中，其处理过程和普通

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数据治理 度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式，包括11个治理模块，60多个调查问卷事项，全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式，由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分，作为一个工具手段持续推动

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合并本地上传文件 功能介绍 合并本地上传文件。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/collection/v1.0/upload/complete 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 uploadId 是 String 文件唯一标识。 请求

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数据集列合并 概述 将两个包含相同行数的数据集，按照列拼接，形成一个新的数据集。 输入 两个行数相同的数据集 参数 子参数 参数说明 inputs left_dataframe 数据集一，列合并后将在左边 right_dataframe 数据集二，列合并后将在右边 输出 数据集 参数说明

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数据集行合并 概述 多个数据集按照行合并为一个数据集。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe_1 被合并的数据集一 dataframe_2 被合并的数据集二 dataframe_3 被合并的数据集三（可缺省） dataframe_4 被合并的数据集四（可缺省）

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合并请求模板 该功能支持“专业版套餐”及“铂金版套餐”用户。 合并请求模板位于仓库详情中的 “设置 > 模板管理 > 合并请求模板”。当创建合并请求时，您可以选择一个合并请求模板，模板内容将会自动应用到合并请求上。 此设置只针对被设置的仓库生效。 仓库内的仓库成员可以查看该页面，

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所有的事实都必须保持同一个粒度。 不同的维度之间没有任何关联。 图1 星型模型 雪花模型是在基于星型模型之上拓展来的，每一个维度可以再扩散出更多的维度，根据维度的层级拆分成颗粒度不同的多张表。如图2。 优点是减少维度表的数据量，各个维度表之间按需关联。 缺点是需要额外维护维度表的数量。 图2 雪花模型

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gabytes ） 该指标用于统计该内存workingset的使用量，即RSS内存和缓存的总和。 ≥0 兆字节（MB） 表2 容器指标维度 维度 说明 appID 服务ID。 appName 服务名称。 clusterId 集群ID。 clusterName 集群名称。 containerID

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数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。

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维度（输入维度名称，按Enter键保存，最多新建20个，最多200个字符），单击“提交”保存设置。合并请求详情页面为多维度MR评价，包括主星级评价和其它维度评价。 取消勾选“启用MR自定义评价维度分类”，单击“提交”保存设置。合并请求详情页面只有主星级评价。 父主题： 管理合并请求

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呼叫明细维度实时接口 查询指定callId的呼叫基本信息 查询指定座席私有呼叫callId的详细呼叫信息 查询指定callId的通话详单 父主题： 实时数据查询类接口

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