日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数字或统一的数据模型加以描述的数据，具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据，数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位，通过不同的日志提取方式将日志流中的日志进行结构化，提

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发布Facebook帖子 前提条件 已参考创建Facebook发布渠道创建了Facebook类型的发布渠道。 背景信息 发布或删除已发布的Facebook帖子默认不需要审核，当租户级参数“社交媒体审批人账号”配置了审核人，需要审批人审核通过后才能发布或删除。 发布Facebook

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示。 图4 权限管理 步骤2：创建IAM用户 IAM用户与企业中的实际员工或是应用程序相对应，有唯一的安全凭证，可以通过加入一个或多个用户来获得用户组的权限。关于IAM用户的创建方式请参见如下步骤。 在统一身份认证服务，左侧导航中，单击“用户>创建用户”。 在“创建用户”界面中填

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超过60M）或数据量非常小的事实表（表数据量小于10G且未来三至五年增长后也不会超过10G）需要针对具体场景来进行例外处理： 持续大量新增数据的维度表 方法一：预留桶数，如使用非分区表则需通过预估较长一段时间内的数据增量来预先增加桶数，缺点是随着数据的增长，文件依然会持续膨胀；

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日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数字或统一的数据模型加以描述的数据，具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据，数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位，通过不同的日志提取方式将日志流中的日志进行结构化，提

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预测机制 预测的准确性 预测主要是基于用户在华为云上的历史成本和历史用量情况，对未来的成本和用量进行预测。您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，并根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本进行预算监控的目的。由于预测是一种估计值，因此可能与您在每个账期内的实际数据存在差异。

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参考 考虑工作负载目标，并记录性能，以便随着版本迭代比较基线和优化性能。使用这些基线度量作为未来性能测试的基准，并用它们来识别服务系统有无性能裂化。 若要为性能测试建立基线并将其用作未来性能测试的基准，请执行以下步骤： 确定性能指标：确定要度量和约定的性能指标。示例包括： 响应时间，或服务响应请求的速度。

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控，将会在kubelet启动期间使用更有效的方式来获取已挂载卷。 服务器 端字段校验和OpenAPI V3已进入稳定阶段 Kubernetes 1.23中添加了对OpenAPI v3的支持，1.24版本中已进入Beta阶段，1.27已进入稳定阶段。 控制StatefulSet启动序号

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控，将会在kubelet启动期间使用更有效的方式来获取已挂载卷。 服务器端字段校验和OpenAPI V3已进入稳定阶段 Kubernetes 1.23中添加了对OpenAPI v3的支持，1.24版本中已进入Beta阶段，1.27已进入稳定阶段。 控制StatefulSet启动序号

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即时执行资产发现任务。 定时执行 选定未来某个时间点自动执行资产发现任务。 待资产发现任务执行完成后，在发现列表查看资产状态。 图2 发现列表 资产状态说明： 待录入：资产发现的初始状态，需要您进行确认是否录入，“待录入”状态的资产无法进行资产编辑和漏洞扫描。 已录入：资产已录入到资产库，可在“资源中心

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视图所属的模式的USAGE权限同时授予该用户，如果没有该权限，则只能看到这些对象的名字，并不能实际进行对象访问。 如果要将该schema下未来创建的表的权限也赋予u1用户，则需使用ALTER DEFAULT PRIVILEGES更改默认权限。 处理方法 请使用具有schema权限

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SCHEDULED：计划在未来执行的。 RUNNING：当前正在处理。 FAILED：处于失败状态。 SUCCEEDED：处于成功状态。 CANCELLED：已取消。 PARTIALLY_FAILED：部分失败。 ROLLBACKING：正在回滚。 ROLLBACKED：已回滚。 UNKNOWN：未知状态。

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常用场景： 数据库搬迁前，通过录制回放可以提前得知源业务在目标数据库的运行效果。 通过控制录制回放的线程及回放速度，来模拟源业务流量放大的效果，从而分析目标数据库对于未来业务激增时的稳定性表现。 图1 录制回放 支持的数据库类型 目前，DRS录制回放支持的数据库类型，如下表所示。 表1

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您可以单击“任务详情”页面中的“打印报告”按钮，下载扫描任务报告。“扫描状态”为“扫描成功”、“部分成功”、“已取消”的扫描任务均支持此项功能，报告仅包含任务中已完成扫描资产的漏洞信息。 若您已订阅“漏洞扫描任务结束通知”，在漏洞扫描任务执行完成后，云端会将扫描结果通过邮件发送到您指定的邮箱

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认为是风险实例，会被输出到风险结果中。 2）智能预测：一种趋势预测方式，根据输入，基于算法预测未来容量趋势。 预测趋势：基于预测算法，根据参考时间段内（过去一个月）的容量趋势，预测未来7天的容量趋势； 风险实例：参考时间段内的容量和预测时间段内的容量，任何一个超出安全阈值，就认为是风险实例，会被输出到风险结果中。

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负载趋势，基于“未来值”来指导射频调优，实现真正的网随人动。 频谱资源高效利用 射频信道资源有限的，在高密场景或存在第三方干扰的场景下，信道存在冲突无法避免。如何在有限的资源场景下保证用户体验是一个挑战。 智能无线射频调优采用智能算法进行AP负载预测，基于“未来值”指导设备调优，

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为什么别人可以看到HDFS数据源，我却看不到？ 当前HDFS数据源只面向拥有“数据工程师”角色的用户，即没有“数据工程师”角色的用户暂时无法看到该数据源（未来可能开放）。 父主题： 数据探索

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“range”的逻辑表单次迁移记录数不超过500万条。 对于数量过大的表可以采用分批导出导入，通过mysqldump指定参数where条件来限定每批的记录数。 导入DDM只支持导入的SQL文本文件含有标准的DML插入语句。 评估应用程序SQL语句在DDM中的兼容性。 迁移前需要收

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科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水进行预测，全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测，不仅仅局限于某个地区。它的分辨率相当于赤道附近每个点约25公里x25公里的空间。通过降水模型预测未来的降雨情况，农民和农业管理者可以更有效地规划灌

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可能原因2：Topic中存在一条create time为未来时间的消息（例如当前时间为1月1日，create time设置成了2月1日），此消息在72小时后，并不会被老化，导致在此消息后创建的其他消息都不会被老化。 处理方法：删除create time为未来时间的消息所在的Topic。 父主题： 消息问题

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如图1黄色部分超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值算法会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 本章节介绍如何使用快速配置功能一步创建异常检测任务。

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