中软国际数据治理专业服务解决方案实践

所示： 表1 冷热数据存储区别 存储名称 读取、写入速度 成本 容量 适用场景 热数据存储 快 高 固定，有限制 适用于那些数据量有限，需要频繁读取、更新的场景。 冷数据存储 慢 低 大、无限制 适用于一些归档类业务，利用其低成本，大容量的特点，在完整保存数据的同时，还能节省成本，不占用本地空间。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏 典型场景示例

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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传统周期调度 解释说明 周期调度作业支持设置调度周期符合条件的作业为依赖作业。设置依赖作业的操作详情请参考配置作业调度任务（批处理作业）章节。 例如周期调度作业A，可设置其依赖作业为作业B，如图1所示进行配置。则仅当其依赖的作业B在某段时间内所有实例运行完成、且不存在失败实例时，才开始执行作业A。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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将Redis作为应用与数据库之间的缓存层可以解决上述问题，通过Redis缓存数据，提高数据读取速度，减轻数据库负载，提高应用性能，保证数据的可靠性。 因此，对于传统的关系型数据库例如MySQL，可以将其数据迁移到Redis中。Redis中的数据是以键值结构进行存储的，在迁移前需要将传统的数据库

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Hive支持的传统关系型数据库语法说明 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

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Hive支持的传统关系型数据库语法说明 概述 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当Group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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修复后需单击“重新检查”，获取新的检查结果。 升级数据库大版本过程将造成不超过五分钟的业务中断，请您尽量在业务低峰期执行该操作，并且确保您的应用有自动重连机制。 升级主实例大版本时，如有只读实例，也会同步升级只读实例的大版本（不支持单独升级只读实例的大版本）。 升级大版本后，实例会升级到新的内核大版本，不支持降级。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 问题描述 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别，需要具体说明一下，便于用户理解。 解决方案 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。 注意，数

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“源数据”参数与“teleportshare”的区别？ “源数据”参数是可选参数，解决用户有不同数据目录源，导入到不同的目的桶或不同的目录的需求问题。为待传输数据设置指定目录。“源数据”参数未关联到Teleport设备，仅用于指导华为数据中心后台将用户对数据的不同预设需求，导入到创建目的桶中。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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都属于数据消费者。 数据管理者可以对当前租户下治理的数据进行管理，例如：发布数据集、配置数据集授权、审批数据集订阅申请等，也可以对当前租户下发布的所有数据集和其他租户下发布的外部公开及已授权的秘密、机密或绝密的数据集进行消费，例如：订阅数据集、下载数据集到OBS桶等。数据消费者可

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都属于数据消费者。 数据管理者可以对当前租户下治理的数据进行管理，例如：发布数据集、配置数据集授权、审批数据集订阅申请等，也可以对当前租户下发布的所有数据集和其他租户下发布的外部公开及已授权的秘密、机密或绝密的数据集进行消费，例如：订阅数据集、下载数据集到OBS桶等。数据消费者可

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