异构数仓业务转化为匹配华为云 数据仓库 的业务代码，减少业务改造工作量；数据校验工具保证数据迁移过程的数据一致性，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效地提高数据迁移和集成的效率。 成熟的搬迁能力：为客户提供规范的迁移流程，完整的风险控制方案，提供标准化迁移方法论、模板、迁移实施指

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标准化部署 SAP NetWeaver标准化部署根据数据库部署方式不同分为：标准化分布部署和标准化一体部署，如图1和图2所示。 图1 SAP NetWeaver标准化分布部署 图2 SAP NetWeaver标准化一体部署 标准化场景下，所有主要的实例（除了SAP HANA DB

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元数据采集 采集并监控元数据 步骤5：数据架构设计 数据架构以关系建模、维度建模理论支撑实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于 数据治理 流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 准备工作 添加审核人 管理配置中心 主题设计 主题设计 标准管理 新建码表并发布

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可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 DataArts Studio 数据架构建议的数据分层如下 SDI (Source Data Integration)，又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI

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进行加工与集成，按照主题进行重组，最终进入数据仓库。 数据仓库主要用于支撑企业决策分析，所涉及的数据操作主要是数据查询。因此数据仓库通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。 表1 数据仓库与数据库的对比 维度 数据仓库 数据库 应用场景 OLAP OLTP 数据来源

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标准化作业协同 创建指令服务（API名称：createDirectives） 按指令ID查询指令列表服务（API名称：findInstructions） 过期指令重新激活服务（API名称：activationInstructions） 删除指令服务（API名称：deleteInstructions）

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进行加工与集成，按照主题进行重组，最终进入数据仓库。 数据仓库主要用于支撑企业决策分析，所涉及的数据操作主要是数据查询。因此数据仓库通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。 表1 数据仓库与数据库的对比 维度 数据仓库 数据库 应用场景 OLAP OLTP 数据来源

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立标准化的事件流程，实现规范性处理。 解决方案 端到端事件流程：明确标准化事件处理流程，通过WarRoom实现多运维兵种协同作战，通过响应预案提升事件处理效率。 图1 标准化故障管理 COC通过设置流转规则，将原始告警清洗为事件单或告警单，帮助用户进行统一的告警管理。当原始告警命

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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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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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据应用支持的场景样例、性能调优工具，助力企业数据仓库业务开发顺畅高效。 全面的开发资产与知识库：基于全国1000+项目的交付经验，积累了大量方法论，从背景调研，到开发重点，到持续调优，再到持续维护，积累了完善与丰富的资产，助力企业数据仓库应用开发。 本土化端到端服务体系：华为本土

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方法论产品落地 数据治理方法论已经在华为云服务 数据治理中心 DataArts Studio上落地实现，包括流程落地和功能落地。流程落地是指有一套详细的流程规范（需求、设计、实施、验证、发布等阶段）指导用户使用DataArts Studio开展数据治理工作；功能落地是指DataArts

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、开发、治理等能力。DataArts Studio支持对接 数据湖 与数据库云服务作为数据湖底座，例如 MRS Hive、数据仓库服务DWS等，也支持对接企业传统数据仓库，例如Oracle、MySQL等。 DataArts Studio包含如下功能组件： 管理中心 提供DataArts

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元数据采集 采集数据源的元数据 数据架构 数据架构以关系建模、维度建模理论支撑实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 根据业务需求设计关系模型、维度模型，在数据架构模块中，逐步建立模型中的对象，例如维度、事实表、指标、汇总表等。

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为存算一体和存算分离。其中存算一体还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 低配置集群，如内存16G、vCPU4核及以下的规格，建议不要用于生产环境，可能会导致资源过载风险。 存算一体规格 存算一体

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数据仓库类型 产品类型概述 存算一体：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、低时延、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，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性

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强大的服务平台和资源保障，集成实施以标准化作业流程完成各个模块的集成对接，以应用场景和集成设计为指导，开展场景调测，端到端的场景拉通测试，保障设计需求落地，交付过程，进度清晰可见，风险可控，高效、低成本。 服务灵活 灵活的服务产品选择，服务方案和流程标准化，满足客户的多方面需求。 最佳实践

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强大的服务平台和资源保障，集成实施以标准化作业流程完成各个模块的集成对接，以应用场景和集成设计为指导，开展场景调测，端到端的场景拉通测试，保障设计需求落地，交付过程，进度清晰可见，风险可控，高效、低成本。 服务灵活 灵活的服务产品选择，服务方案和流程标准化，满足客户的多方面需求。 最佳实践

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、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他们所关心的数

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售过程标准化，服务过程便捷化，直营渠道一体化，促进企业数字化、智能化水平，为企业以客户为中心的经营决策支撑提供数据基础。 客户管理全景化：建立从目标到结果的数字化的管理、实现客户的分级分类经营、准确定义客户画像及客户潜力， 实现客户资源企业化、覆盖范围数据化、跟进策略标准化、拜访

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