面向的读者 本文面向的读者包括：企事业各级管理人员、参与数据工作的相关人员、工具平台开发维护的相关人员等。

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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进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。OL

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接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果；负责分解任务，并调度任务分片在各DN上并行执行。 集群中，CN有多个并且CN的角色是对等的（执行DML语句时连接到任何一个CN都可以得到一致的结果）。只需要在CN和应用程序之间增加一个负载均衡器，使得CN对应用是透明的。CN故障时，

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面向Dubbo协议的服务治理 简介 服务发现模型 SDK适配方式

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指标配置，单击添加，选择之前创建的衍生指标和复合指标。最后单击右下角的发布，勾选自助审批。 图7 汇总表3 查看汇总表，状态为发布状态。 数据集市是面向数据应用为出发点，一个数据集市可以支持多个相关的数据应用。数据集市的作用与指标汇总层类似，但服务的目标系统只是指标汇总层的一部分，因此集市比指标汇总层更面向应用和用户。

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微认证是针对什么样的群体？面向对象？ 微认证对学习对象没有特殊的要求，零基础也一样能够进行学习，可以根据自己的兴趣选择不同方向的微认证，一站式在线学习、实验与考试，快速获得场景化的技能提升。 父主题： 华为云微认证 常见问题

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使用Java进行二次开发 DWS性能调优 11 数据集成 数据集成围绕 GaussDB (DWS)，提供了简单易用的迁移能力及多种数据源到DWS的集成能力，降低用户数据源迁移和集成的复杂性，是一种高效易用的数据集成服务。目前数据源支持从Kafka、 MRS 源端迁移至GaussDB(DWS)目的端。 实例管理

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什么是咨询与规划服务？ 数据仓库咨询与规划服务是指为企业或组织提供关于数据仓库的咨询和规划服务。这些服务旨在帮助企业或组织更好地理解和利用数据仓库，以实现业务目标和增加竞争力。具体来说，数据仓库咨询与规划服务包括以下方面： 数据分析和挖掘：通过对企业或组织的数据进行分析和挖掘，帮

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一一进行对比介绍。 什么是数据库？ 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

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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

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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模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 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

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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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程中遇到相关技术问题，可以联系技术支持团队获得帮助，该技术支持仅协助分析处理GaussDB(DWS)云服务相关求助，不包含云服务以外的求助，例如用户基于GaussDB(DWS)构建的应用系统等。 技术支持范围 支持的服务 GaussDB(DWS)云服务管理控制台提供的相关功能：

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当前国内企业客户正在经历数字化转型与IT架构变更的发展阶段，收到国外经济、政治、商贸等环境影响，需要选择更加符合自身稳健发展的解决方案，其中面向数据库底座的专业技术服务能够有效的支撑行业客户在进行架构创新与迁移过程面临的各种问题。本解决方案致力于面向客户提供专业、可靠、长期的专业技术支持。 从下述纬度进一步说明：

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开发感兴趣的人员，培训DevOps的理论知识及在云端交付软件全生命周期的实操能力。 物联网工作级开发者认证（HCCDP – IoT）：面向物联网学员、服务伙伴，培训与认证学员的物联网解决方案端到端开发实践能力，及服务伙伴的项目交付实施能力。 云运维工作级开发者认证（HCCDP –

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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，导入到云数据仓库ClickHouse中，构建用户特征分析大宽表。利用云ClickHouse的优异查询性能，分析系统进行多维度、多模式分析时，可以在亚秒级内

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通等场景的事件感知、分析和决策能力，助力业务闭环。 方案架构 视频智能分析服务通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知和决策能力，同时满足不同领域的客户需求。 图1 方案架构图 产品优势 部署形态

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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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据资源集成+数据仓库构建+数据资源治理+大数据分析应用”的面向政务流域的全流程、全级次、全方位的大数据平台，为构建集约化、高效化、透明化的政府治理与运行模式提供支撑。 方案价值 整合各类数据资源，打通各个业务系统单独建设形成的数据孤岛，建成覆盖各部门系统“全业务”的信息系统以及各

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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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