选择表模型 在设计 数据仓库 模型的时候，最常见的有两种：星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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为什么要采用mysqldump和pg_dump工具迁移 该方案优点是简单，容易上手，缺点是停机时间较长。因此它适用于数据量不大，或者允许停机的时间较长，并且在这个时间范围内能够完成的数据。 由于云数据库RDS服务提供的服务与原来的数据库服务是完全兼容的，所以对于用户来说，从原有数据库迁移到云数据库RDS

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一台客户端都可以胜任它的工作，它和所有客户端没有本质区别，如下图所示。 常见的分布式版本控制系统为Git、Mercurial、Bazaar、Bitkeeper。 分布式版本控制系统的优点与缺点如下表所示。 表2 分布式版本控制系统描述 优点 缺点 版本库本地化，版本库的完整克隆，包括标签、分支、版本记录等。

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较异步模式低。 对数据库在线时间要求较高的业务，建议选择“异步”模式。 对数据一致性要求极高且能容忍写入操作被阻塞的业务，建议选择“同步”模式。 写入操作指非SELECT操作，如DDL和DML等。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库

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任务的进度和结果。 Jenkins的Master和Agent均可安装在虚拟机或容器中，且组合形式可多样，参见表1。 表1 Jenkins部署模式 部署模式 Master Agent 优缺点分析 单Master 虚拟机 - 优点：本地化构建，操作简单。 缺点：任务管理和执行都在同一台虚拟机上，安全风险较高。

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视频直播服务支持哪些直播流播放协议？ 华为云视频直播服务支持RTMP、HTTP-FLV和HLS三种播放协议。 RTMP协议比较全能，既可以用来推流，又可以用来播放直播流。其工作方式是将较大块的视频帧和音频帧“剁碎”，然后以小数据包的形式在互联网上进行传输，且支持加密，因此安全隐秘性比

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0本身不提供热Key能力，您可以参考以下方法进行分析。 方法1：进行业务结构和业务实现分析，找到可能的热Key。 例如，某商品在秒杀，或者用户登录，对业务代码分析，很容易找到热Key。 优点：简单易行。 缺点：需要对业务代码比较了解，另外对于一些复杂的业务场景，不太容易分析。 方法

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商标分割的作用及优缺点是什么？ 优点：可使商标审查通过的部分快速进入初步审定公告，无需等待9~12个月的商标驳回复审查。 缺点：商标分割成功后，如复审部分也通过审查与公告并获准注册。则一件商标将变为两件商标，申请人对商标维护的费用将翻倍。 例如，对商标进行变更或续展时，需对两个商标均支付相关费用。

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CDM （华为云） → OBS → CDM（华为云） → MRS DES适用场景：数据量大，用户私有云与华为云无专线打通，用户私有云网络到公网带宽有限。 优点：传输可靠性高，受专线以及网络质量影响较小。 缺点：迁移方式耗时较长。 父主题： 案例：车联网大数据业务上云

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CDM（华为云） → OBS → CDM（华为云） → MRS DES适用场景：数据量大，用户私有云与华为云无专线打通，用户私有云网络到公网带宽有限。 优点：传输可靠性高，受专线以及网络质量影响较小。 缺点：迁移方式耗时较长。 父主题： 案例：车联网大数据业务上云

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大提升数据库性能。 水平分表方式将一个数据表内的数据，按合适分布策略分散存储在多个节点内，DWS支持如表1所示的数据分布策略。用户可在CREATE TABLE时增加DISTRIBUTE BY参数，对指定的表应用数据分布功能。 表1 分布式策略 策略 描述 适用场景 优势与劣势 复制表（Replication）

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接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。 true：使用该功能 false：不使用该功能 false

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接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。 true：使用该功能。 false：不使用该功能。 false

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ink聚合回撤机制实现聚合结果数据的更新。 优点：可以解决聚合准确性问题，而且对用户友好，对数据没有要求。 缺点：大数据量情况下状态后端存储的数据比较多。 通过CDC格式数据解决 CDC格式数据是指更新操作记录中会同时包含更新前数据和更新后数据。通过更新前的内容来回撤掉之前的聚合

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环境开通指导参考：DevServer资源开通 环境配置指导参考：Snt9B 裸金属服务器 环境配置指南 本文基于方式二的环境进行操作，请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示： 图1 环境配置完成 父主题：

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构建字典与表格进行数据富化 字典和表格是对数据进行富化时主要使用的两种数据结构，本文档主要介绍这两种数据结构的常见构建方式，并对比不同构建方式的优缺点。 字典构建 不同字典构建方式对比参考如下： 表1 不同字典构建方式对比 构建方式 优点 缺点 直接构建 直观、简单、方便。 如果

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delete/drop paritition命令可以用来清理历史数据，具体可以参考Hudi SQL语法参考相关内容。 优点：操作简单，支持cow表和mor表。 缺点：并发能力不足。 当Hudi表处于实时写入状态，并发执行delete/drop partition命令容易导致实时入库作业失败。

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完整保存下来，进行有效管理与集中治理，挖掘和探索数据价值。 数据湖 就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完

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hoodie”文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。 包含_partition_key相关的路径是实际的数据文件和metadata，按分区存储。 Hudi的数据文件使用Parquet文件格式的base file和Avro格式的log file存储。 父主题： 使用Hudi

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hoodie”文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。 包含_partition_key相关的路径是实际的数据文件和metadata，按分区存储。 Hudi的数据文件使用Parquet文件格式的base file和Avro格式的log file存储。 查看Hudi表：登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群

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完整保存下来，进行有效管理与集中治理，挖掘和探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完

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