请根据您的实际需求慎重选择。 当您开通免费试用套餐后，在免费时间段内，您可以直接登录 GaussDB (DWS) 控制台创建相应区域、节点规格和节点数量的集群，该规格集群会自动享受免费试用活动。如果您选择使用其他节点类型，将按标准的按需费率支付费用，计费详情请参见GaussDB(DWS)价格详情。

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数据仓库 服务GaussDB(DWS)接入LTS 支持数据仓库GaussDB（DWS）日志接入LTS。 具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS

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产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以root用户登录客户端所在节点，用户密

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象限中，按当月机柜租赁规模由大到小排名前3的客户，或当机柜租赁规模相同时，按复用度由大到小排名前3位的客户。 经营意见：根据租赁规模和优质客户数据给出的运营建议。 查看出租率与客户发展趋势。 以曲线图形式展示当前月度或者当前季度的出租率和客户发展趋势。 出租率：指整机柜与面积的整

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VR、视频通话保持、视频通话转接、音视频通话切换、三方视频、座席桌面共享等功能，并保证视频画面的清晰和流畅，方便座席人员更好的和客户交流；同时，座席和客户的视频通话内容支持录屏和下载，方便管理人员对视频座席人员进行绩效辅导和服务质量评价。 文字交谈 虽然联络中心主要的沟通方式是语

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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。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。 以ro

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数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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切换大屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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- 引用符号 可选参数，连接引用表名或列名时的分隔符号，参考对应数据库的产品文档进行配置。 " 单次请求行数 可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定每次请求获取的行数，根据数据源端和作业数据规模的大小配置该参数。如果配置过大或过小，可能影响作业的时长。 1000 单次提交行数

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获取数据仓库自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID

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- 引用符号 可选参数，连接引用表名或列名时的分隔符号，参考对应数据库的产品文档进行配置。 " 单次请求行数 可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定每次请求获取的行数，根据数据源端和作业数据规模的大小配置该参数。如果配置过大或过小，可能影响作业的时长。 1000 单次提交行数

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创建FlinkServer作业写入数据至数据仓库服务(DWS) 本章节适用于 MRS 3.3.1及之后的版本。 操作场景 数据仓库服务(DWS)是在线数据分析处理数据库。本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例，以DWS作为sink表，以及创建表时使用的with参数和代码示例，指导如何

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，面向数据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在全球有大量的应用和实践。 应用场景 用户行为分析。 在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集

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同理完成柱图和表格的制作，最终效果如图11所示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。

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新能源设备上报发电量、地区等数据到物联网平台，物联网平台将数据转发至kafka，由 DLI 进行大数据清洗将数据存储至DWS，再由Astro大屏应用读取数据进行可视化展示实现各个地区发电量的统计分析。 操作步骤如下： 1、在物联网平台创建产品和设备。 2、在物联网平台配置数据转发规则实现将设备上报的数据转发到kafka中。

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实时数据湖：将企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者。其中数据从数据源产生后，可以实时进入到数据湖存储，通常在1到15分钟之间。实时数据湖既可以用来支撑企业内部T+1小时级别的离线分析和处理，也可以支撑企业内部实时分析和处理。 逻辑数据湖：将企

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