多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性：

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模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 某公司供应链需求分析 零售业百货公司经营状况分析

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CarbonData数据分析 新建CarbonData表 删除CarbonData表 修改CarbonData表 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData

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Service，OBS）上的数据，数据无需搬迁。 提供一键式异构数据库迁移工具 GaussDB (DWS) 提供配套的迁移工具，可支持MySQL、Oracle和Teradata的SQL脚本迁移到GaussDB(DWS) 。 高性能 云化分布式架构 GaussDB(DWS) 采用全并行的MPP架构数

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在应用中引用BO 如图1所示，在应用开发页面下“External dependencies”目录树旁单击加号，选择“BO服务”。 图1 BO服务 如图2所示，在“添加BO”页面选择“双预控BO”，单击“添加”，添加BO。 图2 添加BO 添加后，该BO会出现在上层应用中，如图3所示。

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数据在 数据仓库 服务中是否安全？ 数据仓库使用哪些安全防护？ 可以修改GaussDB(DWS)集群的安全组吗？ LibrA、GaussDB A与GaussDB(DWS)是什么关系？ 数据库、数据仓库、 数据湖 、湖仓一体分别是什么？ GaussDB(DWS)的脏页是如何产生的？ 如何使用VPC共享来处理GaussDB(DWS)资源？

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函数常规信息中的“应用”应如何理解？ “应用”实际作用就是文件夹功能。当前创建的新函数所属应用均为“default”应用，且无法更改，新版本里会逐步弱化并下线老界面的“应用"概念，未来会通过标签分组的方式来管理函数的分类等。 父主题： 其他问题

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云监控在视频直播中的应用 简介 主机监控 ELB监控 网络监控

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据资源集成+数据仓库构建+数据资源治理+大数据分析应用”的面向政务流域的全流程、全级次、全方位的大数据平台，为构建集约化、高效化、透明化的政府治理与运行模式提供支撑。 方案价值 整合各类数据资源，打通各个业务系统单独建设形成的数据孤岛，建成覆盖各部门系统“全业务”的信息系统以及各

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据集方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系统避免单点故障，从而建立可靠的应用程序。 KrbServer

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通道加密的能力。 数据存储 数据连接器中的存储模块，用来存储在数据空间中交换的数据。 数据分析应用 数据连接器中的应用模块，主要是在数据消费方的连接器中。用来对交换的数据进行分析处理，实现对数据的消费使用。数据分析应用在使用数据的过程中遵循使用策略的控制，保障对数据主权的安全保护。

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流程监控等场景，在数据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到 MRS 的流式集群中进行实时告警。 图3 梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时数据采集：利用Flume实现实时数据采集，并提供丰富的采集和存储连接方式。

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本章节介绍如何通过搭建数据中台帮助帮助企业将所有相关数据转化为数据资产，通过算法模型构建企业高度统一、标准化的数据共享服务，提升企业各团队之间的信息共享能力、业务协同能力和经验沉淀能力，从而不断为现有业务和创新业务赋能。 方案架构 图1 制造业数据中台解决方案架构 方案主要由 华为云计算 底座+DataArts

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性：

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协作类场景 当用户有部分业务应用在本地部署，部分业务应用在云上部署时，如果用户业务之间有明显的互通诉求，如数据传输、备份、接口调用、权限认证等，则这个场景下需要将云边互通方案中的本地-云的通信配置进行针对性的调整，按业务具体诉求，选购不同配置的EIP和共享带宽方案，并根据业务可靠性要求，配置不同可靠性等级的云边组网。

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业务将资源（CPU、内存、IO和存储空间）按需划分成不同的资源池，不同资源池之间资源互相隔离。 资源管理 逻辑集群 通过把物理集群的所有物理节点划分成多个逻辑集群，不同逻辑集群的用户数据是隔离的。企业将不同的业务部署在不同的逻辑集群上，既可以实现业务统一管理，也能保证业务之间数据隔离和资源隔离。

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协作类场景 当用户有部分业务应用在本地部署，部分业务应用在云上部署时，如果用户业务之间有明显的互通诉求，如数据传输、备份、接口调用、权限认证等，则这个场景下需要将云边互通方案中的本地-云的通信配置进行针对性的调整，按业务具体诉求，选购不同配置的EIP和共享带宽方案，并根据业务可靠性要求，配置不同可靠性等级的云边组网。

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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。 概念模型：是从用户的视角，主要从业务流程、活动中涉及的主要业务数据出发，抽象出关键的业务实体，并描述这些实体间的关系。 逻辑模型：是概念模型的进一步

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Observer主要用于扩展集群的查询并发能力，可选部署。Observer不参与选主，不会增加集群的选主压力。 StarRocks基本概念 在StarRocks中，数据都以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。 StarRocks中的表由行和列构成，每行数据对应用户一条记录，每列数据具有相同的数据类型

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查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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数据分析与预览 用户的原始数据的质量一般无法满足训练的要求，如存在不合法的数据、重复数据等。为了帮助用户提高数据的质量，ModelArts提供了多种能力： 数据处理：提供数据增强、数据清洗、数据校验等能力。 自动分组：通过聚类对数据进行预分类，用户可以根据预分类结果进行标注，有助于均衡不同类别的数据标注数量。

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