电商的订单信息、 物联网采集的实时数据。这些时间相关的数据导入分区表时，需要保证分区表要有对应时间的分区，由于普通的分区表不会自动创建新的分区和删除过期的分区，所以维护人员需要定期创建新分区和删除过期分区，提高了运维成本。 为解决上述问题， GaussDB (DWS) 引入了分区自动

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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。但是不同的数据库之

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企业数字化转型面临的挑战 企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理 的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。

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数据分析 根据条件查询采集信息中的图片（API名称：queryCollectPhotoDetail） 查询作业对象筛选的执行人数量（API名称：queryJobTaskExecutor） 根据条件查询所有场景ID（API名称：queryTaskPictureByCondition）

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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。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数

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数据分析 箱型图 分桶统计 相关性分析 决策树分类特征重要性 决策树回归特征重要性 梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位 百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 单样本t检验 直方图（多字段）

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数据分析 运营报表 订阅报表 父主题： 统计分析（新）

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0）本地盘规格，该规格存储容量固定，不能够进行磁盘扩容，只能进行节点扩容，规格详情请参见表2。 步长指在集群变配过程中增大或减小磁盘大小的间隔大小。用户在操作时需要按照对应规格的存储步长来选择。 表1 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格 规格名称 CPU架构 vCPU 内存（GB） 单节点存储容量

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：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、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。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如，全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘

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数据分析 使用 DLI 进行车联网场景驾驶行为数据分析 使用DLI将 CS V数据转换为Parquet数据 使用DLI进行电商BI报表分析 使用DLI进行账单分析与优化 使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析 永洪BI对接DLI提交Spark作业 FineBI工具对接DLI

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通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 基于Kafka的Word Count数据流统计案例

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数据分析 分发统计 播放统计

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统计时延和算法误差可能导致统计数据与日志中的数据有差异，请以日志数据为准。 您需要定制运营报表后才能查看对应的数据，受日志完整性时延的影响，当天定制的报表会在次日生成。例如2023.08.02日定制的报表，会在2023.08.03日生成。 使用限制 如果您的 域名 的所属服务范围为“全球”，您需

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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库中供分析计算使用。同时支

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参数类型 描述 nameservers 否 Array of String Pod的DNS 服务器 的IP地址列表。 searches 否 Array of String 可选，用于在Pod中查找主机名的DNS搜索域的列表。 options 否 Array of objects 可选，对象列

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OBS、DIS、 DataArts Studio 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如全球卫星遥感影像数据量达到PB级；数据种类多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。

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数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据会实

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设备列表”，进入“设备列表”页面。 单击已注册设备的“技能管理”，已部署的技能状态为“停止”，单击操作列的“启动”，并单击“确定”，确定启动技能运行在端侧设备上。 等待一会，当状态变为“运行中”，则技能成功运行在端侧设备上。同时，您也可以通过显示器查看技能输出数据。 已部署的技能状态说明如表1所示。 图1

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String 指定构建集群的id。 node_label_selector Map<String, String> key是标签的键，value是标签的值。 请求示例 创建软件包部署的应用微服务组件，运行时设置为Java8，组件软件包来源选择存储在obs下myapp桶中的demo.jar包。

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如何在数据集或跳转事件动作中设置变量 在组件的数据集或组件的跳转事件动作中，是支持设置变量的。 操作步骤 在大屏编辑页面上方，单击，新建并设置页面级全局变量。 例如，新增全局变量“url”，设置变量说明为“数据详情页面URL”。 图1 新增全局变量 从“全部组件 > 图表”中，拖拽“基本柱图”组件至画布空白区域。

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