支持DWS、 MRS _HIVE、MRS_SPARK，与物理模型数据类型一致 映射方式 INSERT：插入数据 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

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ETL Job 功能 通过ETL Job节点可以从指定数据源中抽取数据，经过数据准备对数据预处理后，导入到目标数据源。 目标端是DWS的ETL Job节点，不支持使用委托进行调度，建议采用兼容性更佳的公共IAM账号方式进行调度，详见配置调度身份。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置ETL

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添加实施作业 配置ETL Mapping。 实施作业名称：自定义； 关联需求：可选，可与新建项目时的相关需求关联起来，关联后该ETL作业将会自动在实施进度管理中展示； ETL Mapping名称：选择配置好的ETL映射； DataArts Studio 目录：选填需要将该ETL映射同步至DataArts

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兼容传统 数据仓库 GaussDB (DWS)支持SQL 2003标准，兼容Oracle的部分语法和数据结构，支持存储过程，可与常用BI（business intelligence）工具无缝对接，业务迁移修改量极小。 安全可靠 GaussDB(DWS)支持数据加密，同时可与数据库安全

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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开发人员非常方便地找到其所关心的数据，用于指导其进行数据管理和开发工作，提高工作效率。

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数据仓库咨询与规划服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 咨询与规划

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数据仓库优化与支持服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升

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快开发速度并减少错误。 强大的数据连接和集成能力：DataArts Studio支持与各种数据源的连接和集成，包括关系型数据库、文件系统、云存储、API接口等。开发人员可以轻松地配置数据源连接，并直接从这些数据源中提取数据。 可扩展的脚本编写和管理：虽然DataArts Stud

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数据仓库上云与实施服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施

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护范围信息。 华为责任 客户责任 将信息收集表格提交给客户填写。 整理并识别与数据仓库优化与支持相关的信息。 配合华为工程师，提供数据仓库优化与支持方案的必要信息及信息查询方式。 提供数据仓库优化与支持服务实施使用的账户信息和接入条件。 以下为职责描述案例，可酌情修改。 R=责任方/Responsibility

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体验，同时确保数据安全与合规。神策数据推出了以客户为中心的数字化运营平台，帮助金融企业构建数字化运营体系，实现用户行为洞察，提升线上服务体验，加强数据资产管理。 通过本方案，企业可以实现： 客户数据分析驱动：实时、自助式客户行为分析，准确定位差异化需求。构建全渠道、全链路、全方位

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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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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。

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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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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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HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL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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通过配置化方式，依照数仓规划指引，快速将过审的逻辑模型物理化到数仓位置，降低技术门槛。 图11 免SQL物理化 图12 免SQL物理化2 父主题： 数据开发与治理

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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HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL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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Storm应用开发简介 目标读者 本文档提供给需要Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标

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习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述

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习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述

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