如何创建DWS集群，请参考《 数据仓库 服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在 DLI 的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《 数据湖探索 用户指南》中增强型跨源连接章节。

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BulkLoad工具同步数据到HBase表中 Spark BulkLoad工具支持快速同步Hive或Spark表数据到HBase表中，支持全量或增量导入ORC/PAQUET等格式的表数据。 使用Spark BulkLoad同步数据类型数据到HBase表中时，存在以下限制： 数据类型转换的对应关系请参见表1。日期

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续监控表，并在新数据可用时以增量方式获取新数据。默认情况下，Flink会读取有界的表。 STREAMING读取支持同时使用分区表和非分区表。对于分区表，Flink将监控新分区的生成，并在可用时增量读取它们。对于未分区的表，Flink 会监控文件夹中新文件的生成情况，并增量读取新文件。

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用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运

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000个技术资产、100个数据模型。 1 数据治理中心 （ DataArts Studio ）技术资产数量增量包 package.da.10k，增加1万张管理数据表规模。 1 数据迁移 DataArts批量数据迁移增量包 ( CDM : Cloud Data Migration) cdm.xlarge： 16核/32GB

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如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《 数据湖 探索用户指南》中增强型跨源连接章节。

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数据仓库服务 DWS DWS集群启用KMS加密 DWS集群启用日志转储 DWS集群启用自动快照 DWS集群启用SSL加密连接 DWS集群未绑定弹性公网IP DWS集群运维时间窗检查 DWS集群VPC检查 父主题： 系统内置预设策略

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每次从数据库拉取数据的行数。默认值为0，表示不限制。 pwd_auth_name 否 无 String DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。 使用跨源认证则无需在作业中配置账号和密码。 示例 该示例是从DWS数据源中读取数据，并写入到Print结果表中，其具体步骤参考如下： 在DWS中创建相应的

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每次从数据库拉取数据的行数。默认值为0，表示不限制。 pwd_auth_name 否 无 String DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。 使用跨源认证则无需在作业中配置账号和密码。 示例 该示例是从DWS数据源中读取数据，并写入到Print结果表中，其具体步骤参考如下： 在DWS中创建相应的

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跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 注意事项 若需要使用upsert模式，则必须在DWS结果表和该结果表连接的DWS表都定义主键。 若DWS在不同的schema中存在相同名称的表，则在flink opensource sql中需要指定相应的schema。 提交Flink作业前，建议勾选“保存作业日志

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跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 注意事项 若需要使用upsert模式，则必须在DWS结果表和该结果表连接的DWS表都定义主键。 若DWS在不同的schema中存在相同名称的表，则在flink opensource sql中需要指定相应的schema。 提交Flink作业前，建议勾选“保存作业日志

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全量数据和增量数据的备份，记录了当前数据库的数据以及集群的相关信息，其中包括节点数量、节点规格和数据库管理员用户名称等。快照创建方式包括手动创建快照和自动创建快照。 从快照恢复到集群时， GaussDB (DWS)会根据快照记录的集群信息来创建新集群，然后从快照记录的数据中还原数据库信息。

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数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 在数据地图中，可通过关键词搜索数据资产，支持模糊搜索，快速检索，定位数据。 使用数据地图根据表名直接查看表详情，快速查阅明细信息，掌握使用规则。获得数据详细信息后，可添加额外描述。

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缺点：需要定期合并整理compact，否则碎片文件较多。读取性能较差，因为需要将delta log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件

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缺点：需要定期合并整理compact，否则碎片文件较多。读取性能较差，因为需要将delta log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件

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闪回表 背景信息 闪回表可以将表恢复至特定时间点，当逻辑损坏仅限于一个或一组表，而不是整个数据库时，此特性可以快速恢复表的数据。闪回表基于MVCC多版本机制，通过删除指定时间点和该时间点之后的增量数据，并找回指定时间点和当前时间点删除的数据，实现表级数据还原。 前提条件 整体方案

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闪回表 背景信息 闪回表可以将表恢复至特定时间点，当逻辑损坏仅限于一个或一组表，而不是整个数据库时，此特性可以快速恢复表的数据。闪回表基于MVCC多版本机制，通过删除指定时间点和该时间点之后的增量数据，并找回指定时间点和当前时间点删除的数据，实现表级数据还原。 前提条件 整体方案

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从Kafka源表中读取数据，将DWS表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安

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从Kafka源表中读取数据，将DWS表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安

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闪回表 背景信息 闪回表可以将表恢复至特定时间点，当逻辑损坏仅限于一个或一组表，而不是整个数据库时，此特性可以快速恢复表的数据。闪回表基于MVCC多版本机制，通过删除指定时间点和该时间点之后的增量数据，并找回指定时间点和当前时间点删除的数据，实现表级数据还原。 前提条件 undo

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default数据库中的数据表进行脱敏。 *目标表名 用户手动输入，不能与目标端数据库表名重复。当输入的表名不存在时会创建该表。 输入请单击“测试”，测试创建目标表并检测目标表是否可用，否则将无法进行下一步操作。 执行引擎 *执行引擎 选择运行脱敏任务的引擎。不同脱敏场景下支持的引擎和注意事项如表3所示。

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