数据目录配置数据搬迁 数据目录数据搬迁依赖于管理中心的资源迁移功能，详见管理中心配置数据搬迁。 当前管理中心支持搬迁的数据目录数据包含分类、标签、采集任务，数据目录中的业务资产、技术资产、指标资产均不支持直接导入导出。 您可以通过导入管理中心和数据架构数据，并运行新导入的采集任务重新生成业务资产、技术资产、指标资产。

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场景标题 场景简介 客户IDC上云 将客户业务和数据一次性搬迁到云上大数据服务中，并基于云上环境快速构建云下系统，满足客户未来业务快速增长需求。 云服务友商迁移 将提供一站式迁移平台，将云服务友商上的业务和数据不停服、平滑迁移至华为云大数据平台。 企业业务及技术架构复杂，难以靠自身实

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Cassandra能够支持高并发低时延的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，适合消息、订单查询、网站等各种大数据量的互联网在线应用场景。 图1 在线应用场景 方案优势 高可用：单点故障不影响业务。 低时延：时延在毫秒级别。 弹性扩容：可随着业务增长灵活扩容计算和存储能力。 多活：GeminiDB Cassandra支

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当Kafka上不同partition数据有倾斜时，数据较多的partition对应的executor将成为数据处理的瓶颈，所以在执行Producer程序时，数据平均发送到每个partition可以提升处理的速度。 在partition数据均匀分布的情况下，同时提高partiti

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推荐平台，以本期项目数据治理为数据基础，主要基于用户域和销售域数据，使用CDP客户数据平台和UGA增长分析平台，进行用户偏好分析、用户行为洞察分析、基于成交的投放效果分析等内容，达到邀约进店率提升20%+，养客成交率提升15%+。 本期建设以企业内部私域数据为主进行用户推荐，具体技术架构如下：

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TB，解决海量数据问题。 高可靠性 支持跨AZ部署、异地容灾，金融级别可靠性。 跨AZ部署，数据三副本，安全性有保障。 高兼容性 100%兼容MySQL，应用上云无须改造。 超低成本 十分之一的商用数据库成本。 非中间件式架构 业务性能正常情况下，无需搭载分布式数据库中间件分库分表。

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单击“在架”、“库存”或“计划变更”所在行的，可进入相应的资产报表统计页面，查看按设备状态统计的资产总数。 IT设备总数趋势图 按月统计最近一年每月IT设备总数、IT设备增长数及增长率。 说明： 每月1日凌晨定时统计上月IT设备总数。 不足一个月，每小时定时统计一次。 IT设备数量 “IT设备”页签展示IT设备的数量、维保剩余周期和剩余生命周期。

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结构化数据增量包(20GB) 文件数据增量包(500GB) 增量包增长步长：1 结构化数据增量包数量范围：0-50 文件数据增量包数量范围：0-200 搭配“基础版 数据建模引擎 节点”使用，用于扩容节点中对应的数据容量。 单个结构化数据增量包可为节点扩容20GB的结构化数据容量。 单个文件数据增量包可为节点扩容500GB的文件数据容量。

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PERIODICITY_VALUED_COMPARISON: 环比增长率 INTERVAL_VALUED_COMPARISON: 同比增长率 comparison_type 否 String 同比配置，复合指标类型为“同比增长率”时必填。 枚举值： YEAR_TO_YEAR: 年同比 MONTH_TO_MONTH:

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常见性能问题 CPU使用率高问题定位及处理方法 内存使用率高问题定位及处理方法 数据库年龄增长问题定位及处理方法 磁盘使用率高问题定位及处理方法 连接数和活跃连接数异常情况定位及处理方法 长事务问题定位及处理方法 存在非活跃逻辑复制槽问题定位及处理方法 最滞后副本滞后量和复制时延高问题定位及处理方法

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排查Redis实例带宽使用率高的问题 概述 Redis实例作为更靠近应用服务的数据层，通常会执行较多的数据存取并消耗网络带宽。不同的实例规格对应的最大带宽有所不同，当超过该规格的最大带宽时，会产生流控，流控会导致连接被丢弃，从业务角度可能会造成业务的延迟增大，客户端连接异常等问题

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什么是云存储优化与提升服务？ 随着客户对云存储需求的持续增长，如具有业务峰值流量较高特点的客户，存储弹性需求也随之提高，导致业务出现性能瓶颈。再如，AI大模型训练面临数据量和模型参数的不断增加，迫切需要加快训练速度。泛互联网客户对存储的性能、安全性和易用性提出了更高要求，客户难以正确配置存储资源来更好的支撑业务。

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当Kafka上不同partition数据有倾斜时，数据较多的partition对应的executor将成为数据处理的瓶颈，所以在执行Producer程序时，数据平均发送到每个partition可以提升处理的速度。 在partition数据均匀分布的情况下，同时提高partiti

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什么是优化与支持服务？ 部分企业内部平台较多、数据不统一、数据孤岛严重，数据仓库开发能力也较为薄弱。随着数据量的逐年增长和业务复杂度持续上升，原数据仓库的性能可能会出现瓶颈，建设和维护成本较高，如何在保证数据仓库性能和数据质量的同时，有效控制成本，是客户面临的一个重要挑战。为了控

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滤。 诊断结论：包括对象数持续增长和对象数疑似增长。 对象数持续增长：当环比分析评估增量大于2000且增量比大于等于0.5时，系统认为对象数持续增长。 对象数疑似增长：当环比分析评估增量大于2000且0.1<增量比<0.5时，系统认为对象数疑似增长。 诊断类型：包括对象统计和内存Dump。

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执行导入数据 完成GDS的安装部署及外表创建后，本节介绍如何在 GaussDB (DWS)数据库中创建事实表并将数据导入事实表中。 对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。 前提条件

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用负数形式是因为ANALYZE认为独立数值的数目是随着表增长而增长； 正数的形式用于在字段看上去好像有固定的可能值数目的情况下。比如，-1表示一个唯一字段，独立数值的个数和行数相同。 n_dndistinct real - 标识dn1上字段中非NULL数据的唯一值的数目。 如果大于0，表示独立数值的实际数目。

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用负数形式是因为ANALYZE认为独立数值的数目是随着表增长而增长； 正数的形式用于在字段看上去好像有固定的可能值数目的情况下。比如，-1表示一个唯一字段，独立数值的个数和行数相同。 n_dndistinct real - 标识dn1上字段中非NULL数据的唯一值的数目。 如果大于0，表示独立数值的实际数目。

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个CN、9个DN、3个CMS、3个GTM，需要18台E CS 。 分布式混合部署 适用于较大数据量，未来数据量可能会大幅增长，对性能要求不高且希望使用分布式数据库的场景。 所有组件部署在一台ECS上。例如，分布式混合部署的一主两备形态，仅需3台ECS即可下发。由于各组件共享同一台EC

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用负数形式是因为ANALYZE认为独立数值的数目是随着表增长而增长； 正数的形式用于在字段看上去好像有固定的可能值数目的情况下。比如，-1表示一个唯一字段，独立数值的个数和行数相同。 n_dndistinct real - 标识dn1上字段中非NULL数据的唯一值的数目。 如果大于0，表示独立数值的实际数目。

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大容量数据库背景介绍 随着处理数据量的日益增长和使用场景的多样化，数据库越来越多地面对容量大、数据多样化的场景。在过去数据库业界发展的20多年时间里，数据量从最初的MB、GB级数据量逐渐发展到现在的TB级数据量，在如此数据大规模、数据多样化的客观背景下，数据库管理系统（DBMS）

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