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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Z-Suite 一站式大数据分析平台，连续五年荣获敏捷BI领域第一名，中国BI大数据领域领军企业奖，10000+企业客户的共同选择。全面覆盖数据分析过程中的各个环节，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务，极大降

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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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数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - Agent Agent功能待下线，无需配置。 -

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GaussDB(DWS)支持数据加密，同时可与数据库安全服务对接，保证云上数据安全。同时GaussDB(DWS)支持数据自动全量、增量备份，提升数据可靠性。 大数据融合分析 随着信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的

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数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - Agent Agent功能待下线，无需配置。 -

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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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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

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数据入图对账 系统默认只取数据实体默认图数据库与“数据仓库类型”为整合层的数据库首选映射对应的实例数据对账情况。 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据联接 > 数据入图”，默认进入“数据入图任务”页面。 在左侧导航栏选择“数据入图对账”，默认显示“实时对账详情”。 （可选）查看实时对账详情。

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掉一些标准数据库的事务或者数据增删改的功能或者性能。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。两者各司其职，互不干扰。简单一句话可以理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。 云数据仓库解决方案

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适用于数据仓库服务（DWS）的最佳实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 dws-clusters-no-public-ip DWS集群未绑定弹性公网IP dws DWS集群绑定弹性公网IP，视为“不合规”

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应用场景 一站式的数据运营治理平台 从数据采集->数据架构->质量监控->数据清洗->数据建模->数据联接->数据整合->数据消费->智能分析，一站式数据智能运营平台，帮助企业快速构建数据运营能力。 优势 多种云服务作业编排 全链路数据治理管控 丰富数据引擎支持 支持对接所有华为

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第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据

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知数据仓库行业发展趋势与解决方案，协助企业管理者构建具有竞争力的数据仓库解决方案，助力数字化转型。 培训对象 信息技术主管 数据库管理员 数据库开发者 培训目标 完成该培训后，您将熟悉云化分布式数据仓库的架构、数据库设计与管理、数据迁移、数据库的运维与调优，数据库的安全管理和高可

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该解决方案能帮助用户快速部署Smartbi平台，Smartbi是一站式BI大数据分析平台，可对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示：

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枚举值： LABEL(标注任务) LOCAL(本地) OBS HOUSE(数据仓库) DATASET(数据集) owner 否 String 数据集类型 枚举值： CUSTOMER(自定义数据集) SYSTEM(内置数据集) order 否 String 查询结果的排序方式 缺省值：DESC

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condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Hive数据仓库空间写满后系统将无法正常写入数据，可能导致部分数据丢失。 可能原因 Hive使用HDFS容量上限过小。 HDFS空间不足。 部分数据节点瘫痪。 处理步骤 扩展系统配置。 分析集群HDFS使用情况，增加HDFS分配给Hive使用的容量上限。

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全流程、全级次、全方位的政务大数据解决方案： 通过数据集成平台，实现对政务数据的统一汇聚； 通过数据共享交换子平台，实现政务数据内部共享和对外开放； 提供政务元数据管理、数据标准管理、数据规范建模、数据质量管理、政务数据开发和数据资产管理等政务数据治理服务； 利用组织关联和知识图

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，确保数据在转换过程中的准确性和一致性 数据整合： 数据仓库通常集成来自多个不同源系统的数据，这些数据可能具有不同的格式和结构。编写映射可以将这些不同的数据整合到一个统一的数据模型中，以便进行分析和报告 数据质量： 数据质量是数据仓库的关键因素之一。编写映射时，可以实施数据清洗、

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领取免费数据仓库服务后，为什么看不到集群？ 免费领取数据仓库服务后，并不会自动创建集群，您需要登录GaussDB(DWS)管理控制台手动创建GaussDB(DWS)集群。 父主题： 计费FAQ

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第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据

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