Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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Flink开启Checkpoint样例程序（Java） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale; // 该类作为快照的一部分，保存用户自定义状态

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MRS 支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇

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如何快速复制元素 方式一：选中元素右键创建副本Ctrl+D，以新元素方式粘贴到图中； 方式二：选中元素Ctrl+C/V或按住Ctrl键拖动元素弹出弹框，以新元素或者实例化方式粘贴到图中。 父主题： 模型设计

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用于大数据量。先对指定列升序排列，然后取第p位百分数最靠近的值。 命令格式 percentile_approx (colname,DOUBLE p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 colname 是 STRING类型 代表需要排序的列名。 列中元素为D

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全部 数据集成 数据开发 管理中心 数据架构 数据质量 数据目录 数据服务 数据安全 数据集成 数据集成提供30+同构/异构数据源之间数据集成的功能，帮助您实现数据自由流动。支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。 数据集成基于

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堆体测量服务的主要功能有哪些？ 云端建模：自动化空间点云数据计算，包括三维重建、体积空间数据。 三维可视化：提供仓储环境三维可视化效果呈现，可自由操作查看不同堆体数据。 数据共享：仓储空间数据、物料体积数据等相关数据可实时同步至客户业务系统，或者同步至第三方业务平台。 多仓管理：

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猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景

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创建 弹性云服务器 E CS 和数据仓库 GaussDB (DWS) 创建弹性 云服务器ECS 创建数据仓库GaussDB(DWS) 父主题： 测试方法

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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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参数说明：该参数只有在只读事务中可用，用于分析。当这个参数被置为on/true时，表中元组的所有版本都会可见。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on/true表示表中元组的所有版本都会可见。 off/false表示表中元组的所有版本都不可见。 默认值：off gtm_connect_retries

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Flink开启Checkpoint样例程序（Java） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale; // 该类作为快照的一部分，保存用户自定义状态

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Flink开启Checkpoint样例程序（Java） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale; // 该类作为快照的一部分，保存用户自定义状态

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分布列选择不当，在数据导入后有可能出现数据分布倾斜，进而导致某些磁盘的使用明显高于其他磁盘，极端情况下会导致集群只读。合理的选择分布键，对表查询的性能至关重要。此外，合适的分布键还可以使数据的索引更快地创建和维护。 单表存储数据量 单表存储的数据量越大，查询性能就越差。当表中的数据量很大时

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效的数据导入接口导入数据。 多种数据源支持 数据源类型繁杂，针对不同数据源开发不同的任务，脚本数量成千上万。 支持数据库、Hadoop、NoSQL、数据仓库、文件等多种类型的数据源。 多种网络环境支持 随着云计算技术的发展，用户数据可能存在于各种环境中，例如公有云、自建/托管ID

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CARDINALITY(array) 返回数组中元素个数 array ‘[’ integer ‘]’ 返回数组索引为integer的元素。索引从1开始 ELEMENT(array) 返回数组中的唯一元素。 若数组为空，则返回null 若数组中元素个数大于1，则抛出异常 CARDINALITY(map)

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CARDINALITY(array) 返回数组中元素个数 array ‘[’ integer ‘]’ 返回数组索引为integer的元素。索引从1开始 ELEMENT(array) 返回数组中的唯一元素。 若数组为空，则返回null 若数组中元素个数大于1，则抛出异常 CARDINALITY(map)

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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智能边缘平台的主要使用场景 智能边缘平台主要应用于时延敏感型业务、带宽敏感型业务、安全性和合规性要求高的业务等场景，包括但不局限于以下典型应用场景： 工业视觉场景 工业制造预测性维护场景 父主题： 基本概念

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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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CARDINALITY(array) 返回数组中元素个数 array ‘[’ integer ‘]’ 返回数组索引为integer的元素。索引从1开始 ELEMENT(array) 返回数组中的唯一元素。 若数组为空，则返回null 若数组中元素个数大于1，则抛出异常 CARDINALITY(map)

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