对于 数据仓库 与数据湖的不同之处，可以类比为仓库和湖泊的区别：仓库存储着来自特定来源的货物；而湖泊的水来自河流、溪流和其他来源，并且是原始数据。 表2 数据湖与数据仓库的对比 维度 数据湖 数据仓库 应用场景 可以探索性分析所有类型的数据，包括机器学习、数据发现、特征分析、预测等。

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对于表级迁移或同步任务，如果创建DRS任务时，只选中表的数据，由于Online DDL使用的临时表不在选中的列表中，因此不会被DRS同步。可以参考以下使用限制和操作步骤，通过手动在目标库执行DDL的方式，避免源库Online DDL操作导致的源库和目标库表结构不一致，引起的DRS任务失败。

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host_ip：指定Host侧的IP地址。 port：指定端口号。 是 port默认值为22118。 --time 当“--host”与“--time”两个参数同时使用时，表示以IDE Daemon 服务器 的时间为准，将Host侧服务器的时间与IDE Daemon服务器的时间同步。 在带有“--

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以IDE Daemon服务器的时间为准，将Host侧服务器的时间与IDE Daemon服务器的时间同步。以HwHiAiUser用户登录Host侧服务器。执行命令，检查心跳后，同步时间。IDE-daemon-client --host xx.xx.xx.xx:22118 --detect --timexx.xx.xx.xx需要替换为实际的H

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B(DWS)（数据仓库服务）等多种数据库类型。 专业的数据库运维平台 提供了专业化的数据库运维平台，具备全量SQL、慢SQL、每日巡检、异常诊断、实时分析、性能趋势、紧急Kill会话等多角度的运维能力。

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同步任务约束与限制 为保障数据同步任务的正常运行，针对不同的链路，DRS在使用上存在一定的约束与限制。 MySQL为源使用须知 入云： MySQL同步到MySQL MySQL同步到 GaussDB (for MySQL) MySQL同步到PostgreSQL MySQL同步到GaussDB主备版

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表结构对比与同步 当您进行迁移或者验证操作时，可通过表结构对比与同步功能获取结构的差异性。 前提条件 启用表结构对比与同步需要开启保存SQL，以便DAS服务对您的数据进行存储。如果您未开启保存SQL，将无法使用新建表结构对比与同步任务。 图1 开启保存SQL 操作步骤 登录管理控制台。

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对于数据仓库与数据湖的不同之处，可以类比为仓库和湖泊的区别：仓库存储着来自特定来源的货物；而湖泊的水来自河流、溪流和其他来源，并且是原始数据。 表2 数据湖与数据仓库的对比 维度 数据湖 数据仓库 应用场景 可以探索性分析所有类型的数据，包括机器学习、数据发现、特征分析、预测等 通过历史的结构化数据进行数据分析

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库中。 部分表同步：指定基准库中的部分同名表，同步到目标库中。 一对一同步：可手工指定基准表和目标表进行同步，不受表名相同的限制。 一对多同步：可将基准库中的某一张表的结构，同步到目标库中的多个表，通常用在分库分表的表结构变更场景中。 进入对比阶段页面，查看任务信息及对比项无误后，单击“提交对比”。

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数据湖主要包括数据湖，数据集市： 数据湖：企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者，为数据湖。一份数据支持多种分析，是数据湖最大的特点。数据湖又分为三个阶段： 离线数据湖：将企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数

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Connect，在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”，进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM > 运维工具”。 在“运维工具”列表中，找到采集异常的数据源或者采集任务，单击执行，使数据库和缓存保持一致，解决采集任务异常。 父主题： 模型管理

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全库同步：将基准库中的所有同名表，同步到目标库中。 部分表同步：指定基准库中的部分同名表，同步到目标库中。 一对一同步：可手工指定基准表和目标表进行同步，不受表名相同的限制。 一对多同步：可将基准库中的某一张表的结构，同步到目标库中的多个表，通常用在分库分表的表结构变更场景中。 在对

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用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的作用，更

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数据仓库规格 GaussDB(DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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IoT数仓：在标准数仓基础上，提供高效的时序计算和IoT分析能力，支持实时和历史数据关联，内置时序算子，最高40x压缩。适用于物联网IoT等实时分析场景。 GaussDB(DWS)数仓之间暂不支持互相访问，用户可通过创建的OBS外表，将两个数据库关联在同一个数据目录下进行数据查询。 功能特性对比 表1

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行级访问控制特性是将数据库访问控制精确到数据表行级别，使数据库达到行级访问控制的能力。不同用户执行相同的SQL查询操作，读取到的结果是不同的。即同一张表，不同用户只能查看自身相关的数据信息，不能查看其他用户的数据信息。 发布区域：全部 行级访问控制 数据脱敏 大数据时代中数据蕴藏的巨大价值同

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(DWS)数据仓库，实现关键业务的数据实时流动。主要聚焦于表和数据的同步导入。 数据源丰富，操作简单。 使用 CDM 迁移数据到GaussDB(DWS) 数据库、NoSQL、文件系统、大数据平台 CDM提供同构/异构数据源之间批量数据迁移的功能，帮助用户实现从多种类型的数据源迁移数据

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同步企业系统与云客服的账号信息 您可以通过调用queryAgentInfo接口，获取可同步的座席信息，包括注册服务器信息、座席账户密码、云客服登录账号等信息，调用后将云客服登录账号与您原业务系统中的座席登录账号进行关联同步，使得在企业页面请求接续条时，能自动获取匹配的账户验证信息。

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存放原主DN故障时，新升为主的DN同步到从备DN的Xlog数据和数据通道复制产生的数据。因此从备DN不额外占用存储资源，相比传统三副本节约了三分之一的存储空间。 Storage 服务器的本地存储资源，持久化存储数据。 - 集群的每个DN上负责存储数据，其存储介质也是磁盘。图3从逻

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not exist” 全量同步失败报错，关键词“relation *** does not exist” 全量同步失败报错，关键词“GC overhead limit exceeded” 全量同步失败报错，关键词“Java heap space” 全量同步失败报错，关键词“column

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以GaussDB(DWS) 的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析

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