技术元数据是存储关于 数据仓库 系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据。 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。 元数据管理模块是 数据湖 治理的基石，支持创建自定义策略的采集任

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分层治理。 level 否 String 数据治理 分层。 枚举值： SDI: 贴源数据层 DWI: 数据整合层 DWR: 数据报告层 DM: 数据集市层 dw_type 否 String 数据连接类型，对应表所在的数仓类型，取值可以为DWS、 MRS _HIVE、POSTGRESQL、MRS_

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} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 204 No content 400 Bad Request

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分层治理。 level 否 String 数据治理分层。 枚举值： SDI: 贴源数据层 DWI: 数据整合层 DWR: 数据报告层 DM: 数据集市层 dw_type 否 String 数据连接类型，对应表所在的数仓类型，取值可以为DWS、MRS_HIVE、POSTGRESQL、MRS_

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error_msg String 返回的错误信息。 error_code String 返回的错误码。 状态码： 500 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_msg String 返回的错误信息。 error_code String 返回的错误码。 请求示例 { "data_source_vos"

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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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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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台对接数据仓库过程中遇到的问题咨询和解答（限于华为产品已验证过的第三方产品）。 应用联调与上线支持：在应用与生产环境数据仓库的正式对接联调时，由于测试环境与生产环境的本质差异，生产环境易出现测试环境未能遭遇的问题，协助处理未知问题。 国产化改造：在数据仓库国产化转型过程中，提供数

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部分企业内部平台较多、数据不统一、数据孤岛严重，数据仓库开发能力也较为薄弱。随着数据量的逐年增长和业务复杂度持续上升，原数据仓库的性能可能会出现瓶颈，建设和维护成本较高，如何在保证数据仓库性能和数据质量的同时，有效控制成本，是客户面临的一个重要挑战。为了控制成本，提升效率，企业需要对现有平台进行优化升级或新建数仓平台。

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上表中非云服务的数据源，例如MySQL，既可以支持用户本地数据中心自建的MySQL，也可以是用户在E CS 上自建的MySQL，还可以是第三方云的MySQL服务。 整库迁移支持的数据源类型 整库迁移适用于将本地数据中心或在ECS上自建的数据库，同步到云上的数据库服务或大数据服务中，适用于数

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12 | 1282.00 经过SQL改写，性能由2.862s提升0.955s，优化效果明显。需注意，本示例中优化结果仅供参考，由于WindowAgg的不确定性，优化后的结果集跟实际业务相关。 父主题： SQL调优案例

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查看每个节点的指标。 用户可以根据需要，选择指定的监控指标名称以及时间范围，从而显示监控指标的性能曲线。 云监控也支持多个节点间的监控指标对比，具体操作请参见多节点间的监控指标对比。 多节点间的监控指标对比 在云监控管理控制台的左侧导航栏中，选择“监控看板 > 我的看板”，单击需

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12 | 1282.00 经过SQL改写，性能由2.862s提升0.955s，优化效果明显。需注意，本示例中优化结果仅供参考，由于WindowAgg的不确定性，优化后的结果集跟实际业务相关。 父主题： SQL调优案例

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数字化转型已成为企业核心战略，是企业未来业务创新和增长的重要驱动力。在经历了人口 红利、城镇化红利和互联网红利后，数字化转型成为企业未来增长的唯一红利。商业智能BI让企业“一把手”快速认知数字化价值的最佳手段之一，在企业数字化建设中扮演了极其重要的角色。 永洪商业智能解决方案为企业提供从数据

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Standards）是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。 数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束，是对数据的名称、含义、结构、取值等信息的统一定义和规范，以达成对数据的业务理解、技术实现的一致。

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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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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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上表中非云服务的数据源，例如MySQL，既可以支持用户本地数据中心自建的MySQL，也可以是用户在ECS上自建的MySQL，还可以是第三方云的MySQL服务。 整库迁移支持的数据源类型 整库迁移适用于将本地数据中心或在ECS上自建的数据库，同步到云上的数据库服务或大数据服务中，适用于数

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分层治理。 level String 数据治理分层。 枚举值： SDI: 贴源数据层 DWI: 数据整合层 DWR: 数据报告层 DM: 数据集市层 dw_type String 数据连接类型，对应表所在的数仓类型，取值可以为DWS、MRS_HIVE、POSTGRESQL、MRS_S

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用于Hadoop集群（MRS）的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 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。

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客户发现数据中的价值和潜力，以支持业务决策。 数据管理和治理：帮助客户建立数据管理和治理框架，确保数据的质量、安全和合规性。 数据架构和技术：为客户提供数据架构和技术方案，以支持数据的采集、存储、处理和分析。 业务应用和解决方案：为客户提供基于数据仓库的业务应用和解决方案，以满足客户的业务需求。

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