融企业构建数字化运营体系，实现用户行为洞察，提升线上服务体验，加强数据资产管理。 通过本方案，企业可以实现： 客户数据分析驱动：实时、自助式客户行为分析，准确定位差异化需求。构建全渠道、全链路、全方位的数据分析体系，以实时、自助式的客户行为数据分析，准确洞察客户需求。 一站式营销

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ch_path中首位有效的模式名称。 取值范围：字符串 设置为"$user"，public时，支持共享数据库（没有用户具有私有模式和所有共享使用public），用户私有模式和这些功能的组合使用。可以通过改变默认搜索路径来获得其他效果，无论是全局化的还是私有化的。 设置为空串（''）的时候，系统会自动转换成一对双引号。

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l_memory_usage） 该指标用于统计测量对象已使用虚拟内存占虚拟内存总量的百分比。 0～100 百分比（%） 表2 集群指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 clusterName 集群名称。 projectId 项目ID。 父主题： 指标总览

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座席维度实时接口 批量查询座席签入的技能队列 批量查询座席信息 查询指定座席的当前呼叫ID 批量查询所有座席的呼叫信息 查询指定座席的私有呼叫 批量查询座席状态下的座席个数 查询指定座席详细信息 查询座席休息信息 查询座席是否有通话在处理 查询座席维度系统状态信息 获取座席实时监控指标

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通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、 CS V、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的

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统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 维度建模 维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 数据开发：一站式协同开发平台

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异常行为 告警类型说明 异常行为（Abnormal Behavior）主要指在主机中发生了一些不应当出现的事件。例如，某用户在非正常时间成功登录了系统，一些文件目录发生了计划外的变更，进程出现了非正常的行为等。这些异常的行为事件很多是有恶意程序在背后作乱。所以在发生这类异常行为时，

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DWS的入门规格，一般用于测试、学习环境或者小型分析系统。 dwsk3.4U16G.4DPU ARM 4 16 20GB~2000GB 10 1 dwsx3.8U32G.8DPU X86 8 32 100GB~4000GB 100 1 适用于中小企规模企业内部 数据仓库 构建和报表分析。 dwsk3.8U32G

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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配置告警内容 参数名称 参数说明 取值样例 资源类型 配置告警规则监控的云服务资源名称。 数据仓库服务 维度 用于指定告警规则对应指标的维度名称。可以选择“数据仓库节点”或“数据仓库服务”。 数据仓库节点 监控范围 告警规则适用的资源范围，选择“指定资源”，然后勾选具体的监控对象，可以

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Doris应用场景 应用场景 报表分析 实时看板（Dashboards）。 面向企业内部分析师和管理者的报表。 面向用户或者客户的高并发报表分析（Customer Facing Analytics）。比如面向网站主的站点分析、面向广告主的广告报表，并发通常要求成千上万的QPS ，

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通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的

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右键单击行为 在终端内部单击鼠标右键时，将复制选定的文本（如果有），并释放选中内容。如果未选择文本，则执行粘贴。这可以使用terminal.integrated.rightClickBehavior单击行为设置进行配置。 父主题： 使用鼠标

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随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用数据仓库服务 GaussDB (DWS)时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用数据仓库服务GaussDB(DWS)时，成本主要包括两个方面：

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参考：作业分片维度 CDM 在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 （ DLI ） 支持分区表的分区信息分片。

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物理磁盘已使用总容量和物理磁盘总容量指标仅统计本地磁盘分区的文件系统类型，不统计主机通过网络形式挂载的文件系统（juicefs、nfs、smb等）。 表2 主机指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 clusterName 集群名称。 gpuName GPU名称。 gpuID GPU ID。 npuName

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总Bps（aom_node_network_total_bytes） 该指标用于统计测试对象出方向和入方向的网络流速之和。 ≥0 字节/秒（Byte/s） 表2 网络指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP

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