计算签名 将SK（Secret Access Key）和创建的待签字符串作为加密哈希函数的输入，计算签名，将二进制值转换为十六进制表示形式。 伪代码如下： signature = HexEncode(HMAC(Secret Access Key, string to sign))

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数据都完整保存下来，进行有效管理与集中治理，挖掘和探索数据价值。 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

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动态计算 通过函数和运算符计算、文本字段拼接、日期偏移等方式自动给表单字段赋值，无需手动输入。 支持的字段类型 目前支持动态计算的字段类型有数字输入框、输入框、多行输入框、二维码和日期选择框。 数字输入框 通过系统提供的函数和自定义算式赋值。函数中的字段允许从当前表单、选择的模板表单、预置数据表中选择数值组件。

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示。 计算类型：当前支持数值和日期计算。 计算方式：在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时，支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式，再选择参与计算的字段，即可自动计算出结果。 当“计算类型”选

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有一对RF1 和RF2 更新流。 测试中测量的基础数据都与执行时间有关，这些时间又可分为：装载数据的每一步操作时间、每个查询执行时间和每个更新操作执行时间，由这些时间可计算出：数据装载时间、Power@Size、Throughput@Size、QphH@Size 和$/QphH@Size。

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数据都完整保存下来，进行有效管理与集中治理，挖掘和探索数据价值。 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

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级别的向量计算，算子间和算子内的并行，节点内和节点间并行，使用LLVM优化编译查询计划的本机代码等。这些黑科技极大地提高了数据查询和分析的性能，为用户带来了更好的体验，解决了特定场景当中的业务痛点。 GaussDB (DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程

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数据仓库服务 DWS DWS集群启用KMS加密 DWS集群启用日志转储 DWS集群启用自动快照 DWS集群启用SSL加密连接 DWS集群未绑定公网IP DWS集群运维时间窗检查 父主题： 系统内置预设策略

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创建数据仓库 GaussDB(DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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，围绕海量的数据进行实时分析并进行反馈优化。应用在工业IoT、O2O业务系统、车联网等解决方案。 优势如下： 设备监控与预测：围绕数据进行分析和预测，对设备进行监视，对行为进行预测，实现控制和优化及自我诊断和修复。 信息推荐：结合在围绕人周围的联网设备汇集的数据，为用户进行定向的信息推荐。

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针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的作用，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet of

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源数据、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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使用 TICS 多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景

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进行SM2签名时，如何计算SM3摘要? 使用SM2密钥签名时，仅支持对消息摘要签名。 根据GBT32918国家标准，计算SM2签名值时，消息摘要不是对原始消息直接计算SM3摘要，而是对Z(A)和M的拼接值计算的摘要。其中M是待签名的原始消息，Z(A)是GBT32918中定义的用户A的杂凑值。

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支持把多个业务运营系统的数据汇集到一个数据仓库中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。 数据仓库采用了一些和标准的面向事务的数据库（Oracle，MS SQL Server，MySQL等）不一样的设计，特别是针对数据的聚合性和关联性做了特别的优化，有些时候为了这些

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方案使用了 ELB负载均衡 和弹性公网IP进行流量分发； 方式使用了云备份作为数据和应用的常规备份以及异地备份； 方式使用了 Web应用防火墙 和Anti-DDos流量清洗进行安全防控； 方案同时还能够与客户已有ERP，OA等应用系统的集成，打破数据孤岛； 方案针对金融、租赁、能源、制造等行业进行数据中台搭建，覆盖200多个细分行业；

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如何进行本地开发和测试？ 本地开发工具给开发者提供开发、调试、测试过程中的服务发现、注册和查询功能。 概念阐述 本小节介绍如何在开发者本地进行消费者/提供者应用的开发调试。服务提供者和消费者均需要连接到在远程的服务中心，为了本地微服务的开发和调试，本小节介绍了如何启动本地服务中心。

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计算资源 单击计算资源页面，列表中会显示已购买的计算资源，以及是否可用等信息，若新购买的账号则列表为空。 图1 计算资源 单击“购买计算资源”按钮购买计算资源。可以根据业务需要选择不同的资源类型，其中可用区可以选择任意可用区即可。并支持包年包月购买，或者按需购买。 图2 购买计算资源

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签名计算工具 SFS提供可视化签名计算工具，帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 若调用SFS API报如下错误： 状态码：403 Forbidden 错误码：SignatureDoesNotMatch

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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