MAS是否不负责数据同步，只负责应用层到数据库层访问的管控？ 是的，MAS会负责整个管理面控制，MAS实例会根据整体仲裁、探活去做整体切换。 数据同步通道会在端到端多云多活解决方案中承载，会整合华为云各产品已有的数据同步通道能力，最终期待各产品提供各云服务专属的数据同步通道。 过

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（Data Mart）等4层，支持用户自定义数仓分层。数仓规划对数仓分层以及数仓模型进行统一管理。 关系建模下包含SDI层和DWI层两层模型，物理模型归属于两层模型之一。 SDI：Source Data Integration，又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI：Data

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图数据库：包含Nebula。 数据源类型 根据数据库类型自动写入值。 表2 关系型数据库填写信息 字段 说明 数据仓库 类型 源系统，贴源层，集市层，主题层，整合层。 是否用于聚合服务 表示数据源在创建聚合服务时是否可被使用。必填，可选“是”或“否”。 默认数据源 非必填，可选“是”或“否”。 数据源描述 必

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(SDI)又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 Data Warehouse Integration (DWI)又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，源系统进来数据会有整合、清洗，基于三范式关系建模。 Data Warehouse Report (DWR)又称数据报告层。 D

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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。 集市层与指标汇总层类似，也是采用维度建模方式，常见的有星座模型、雪花模型等，只需要按实际应用需要设计、开发即可。

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RS、数据仓库服务DWS、云数据库服务【存储】RDB进行存储和计算，采用分布式缓存服务D CS 应对平台数据访问； 应用软件层：应用层软件基于 弹性云服务器 部署，单独划分虚拟私有云； 方案优势 产品体系完备且优势明显 自主研发共享交换、数据集成、 数据治理 、组织关联和态势感知等完善的系列

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物理模型表 按照上述步骤，创建DWI层的物理模型和表对象，支持从SDI层导入表。 图23 新建DWI层的物理模型 图24 从SDI层导入表 图25 DWI层物理模型表 SDI为贴源层数据，与源端系统数据结构一致；DWI为数据整合层，存储经过数据整合、清洗后的数据。本实践为目标端系统 MRS

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填写数据源的描述信息。 数据湖 分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/数据汇总层/数据集市层/应用数据层/贴源数据层。 是否使用JDBC字符串 选择连接数据库模式。 否：由系统根据用户配置自动拼接数据源连接字符串。 是：由用户自己输入数据源连接字符串。 连接地址

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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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模型采集 > 数据源”，单击“创建数据源”，进入创建数据源页面。接着选择“DWS”类型的数据源，创建方式选择 “创建数据源”，然后在数据源输入框中输入数据源名称。 在页面中配置数据源的连接信息，如下表所示。 表1 数据源连接信息 参数 配置说明 数据源名称 填写数据源的名称，根据规划

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关系建模：基于关系建模，新建SDI层和DWI层两个模型。 SDI：Source Data Integration，又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI：Data Warehouse Integration，又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，对源系统进来的数据进行整合、清洗，并基于三范式进行关系建模。

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： 一个平台：搭建统一数据分析和报表管理平台； 两个统一：数据规范统一，报表分析规范统一； 三个层次：基础业务层自主分析快速汇报、中间管理层汇总预警及时处理、最高决策层全局把控科学决策； 四个改善：改善数据质量、改善业务流程规范、改善决策科学性和准确性、改善企业的可持续竞争力。 图1

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移作业，在云上和云下的同构/异构数据源之间批量迁移数据。 数据源 即数据的来源，本质是讲存储或处理数据的媒介，比如：关系型数据库、数据仓库、数据湖等。每一种数据源不同，其数据的存储、传输、处理和应用的模式、场景、技术和工具也不相同。 源数据 源数据强调数据状态是“创建”之后的“原

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任务创建完成后，“任务管理”界面中显示刚才创建的任务。 图6 采集任务5 单击操作栏中“运行”按钮运行任务元数据采集。 图7 采集任务6 DWI层、DWR层元数据采集，采用发布数据模型的时候采集的方式。 DM层元数据按需采集。 任务监控 单击左侧导航树上“元数据采集>任务监控”，右侧区域显示任务监控界面，展示任务运行状态、日志等信息。

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它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。

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云数据库TaurusDB整体架构自下向上分为三层。 存储层： 基于华为DFV存储，提供分布式、强一致和高性能的存储能力，此层来保障数据的可靠性以及横向扩展能力，保证数据的可靠性不低于99.999999999%。DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可

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MySQL)整体架构自下向上分为三层。 存储层： 基于华为DFV存储，提供分布式、强一致和高性能的存储能力，此层来保障数据的可靠性以及横向扩展能力，保证数据的可靠性不低于99.999999999%。DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可

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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其所关心的

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新建数据标准并发布 关系建模 数仓规划：新建SDI层和DWI层两个模型 维度建模 维度建模：在DWR层新建并发布维度 维度建模：在DWR层新建并发布事实表 指标设计 指标设计：新建并发布技术指标 数据集市建设 数据集市：在DM层新建并发布汇总表 步骤6：数据开发处理 可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境。

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HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。

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ROMA API提供了一套完善的4层防护架构，从接入层、认证层、审计层和转发层，层层保障您的后端安全。 接入层 基于HTTPS访问，保证网络传输安全；从数据入口屏蔽恶意调用，防重放、防篡改；从APP、API、IP等多维度设置的流控策略进行保护。 认证层 提供AK/SK、Token

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