点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明

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个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 OD-betweenness

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应用场景 GES服务适用于互联网应用、 知识图谱 应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯

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某公司供应链需求分析 本实践将演示从OBS加载样例数据集到 GaussDB (DWS) 集群中并查询数据的流程，从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 GaussDB(DWS) 已经预先生成了1GB的TPC-H-1x的标准数据集，已将数据集上传到

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某公司供应链需求分析 本实践将演示从OBS加载样例数据集到GaussDB(DWS) 集群中并查询数据的流程，从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 GaussDB(DWS) 已经预先生成了1GB的TPC-H-1x的标准数据集，已将数据集上传到

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Oozie作业执行失败常用排查手段 根据任务在Yarn上的任务日志排查，首先把实际的运行任务，比如Hive SQL通过beeline运行一遍，确认Hive无问题。 出现“classnotfoundException”等报错，排查“/user/oozie/share/lib”路径下

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Centrality）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似，可用作关键关系的发掘；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Edge-betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型

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边缘云、中心云资源，一站式分发调度，助力加速金融行业的业务创新。 算力统一供给 面对金融行业新兴的互联网类业务，U CS 支持极速扩容和大规模治理，提供实现本地、边缘、云资源统一调度，有效应对流量冲击。 统一生态建设 UCS构建了标准的金融应用生态，可以实现应用的跨地域跨云的统一分发和部署，支持业务实例跨云迁移。

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略选择和约束场景，为用户构建高效、多样化的运筹优化解决方案和服务。运筹优化已运用于制造、运输、物流、金融服务、政府公用事业等各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力 交通领域核心生产环节，涉及各种生产资源、机械、人员等计划与调度策略的优化求解能力

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Oozie作业执行失败常用排查手段 根据任务在Yarn上的任务日志排查，首先把实际的运行任务，比如Hive SQL通过beeline运行一遍，确认Hive无问题。 出现“classnotfoundException”等报错，排查“/user/oozie/share/lib”路径下

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Sets）用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）适用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系分析。 参数说明 表1 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）参数说明

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perledger在Hyperledger Fabric的基础上又衍生出了其他一些相关的项目。HyperLedger项目汇集了金融、银行、物联网、供应链、制造等各界开发人员的心血。目的是为了打造一个跨领域的 区块链 应用。 华为云基于HyperLedger框架打造了区块链服务，面向企

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一个平台：搭建统一数据分析和报表管理平台； 两个统一：数据规范统一，报表分析规范统一； 三个层次：基础业务层自主分析快速汇报、中间管理层汇总预警及时处理、最高决策层全局把控科学决策； 四个改善：改善数据质量、改善业务流程规范、改善决策科学性和准确性、改善企业的可持续竞争力。 图1 业务架构 图2 部署架构 架构描述：

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追溯的数据共享交换技术来实现安全管控，保障数据提供方的数据主权及合规安全。 企业上下游业务协同 企业研发、生产、销售、供应、物流、服务全价值链都需要与外部供应商、研发伙伴、服务伙伴等相关上下游企业进行协同，如：研发设计协同、制造生产协同、供应链物流协同、运维服务协同。协同过程中需

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点集最短路算法用于发现两个点集之间的所有最短路径，可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 带一般过滤条件环路检测（Filtered Circle Detection） 目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。

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略选择和约束场景，为用户构建高效、多样化的运筹优化解决方案和服务。运筹优化已运用于制造、运输、物流、金融服务、政府公用事业等各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力 交通领域核心生产环节，涉及各种生产资源、机械、人员等计划与调度策略的优化求解能力

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资源监控及管控 技术背景 为实现资源的合理利用，GaussDB提供了资源监控及管控手段，对影响作业运行的计算资源和存储资源进行分配和利用，通过对系统资源的合理分配，避免发生资源的不合理占用导致系统运行效率下降甚至引发运行问题。资源监控及管控包括资源监控、负载管理及磁盘空间管控。 负载管理

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实现企业对下游B端客户、经销商、门店的多层次多渠道销售管控。 实现C端客户拉新、促活、留存、转化、分享的管理闭环以及精准化营销，通过商城实现线上下单和O2O销售。 实现销售团队对业务员拜访、巡店销售、团队业绩的精细化管理。 实现企业对各类营销费用的精细化管控，C端各类促销费用、经销商渠道侧的各类费补、货补、门店活动等管理。

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计划与决策优化模型应用组件 天筹建模工具和天筹求解器是计划于决策优化模型应用组件的核心模块。小到快递员路线选择、商铺选址，大到工厂排程、物流路径规划和金融风控等问题，都可以建成数学规划模型，用天筹求解器进行求解。利用运筹优化算法和决策模型求解方法，将业务问题转化为数学规划模型，适用在多种复杂约

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供应链 数据治理 及入湖开发 基于现有云工厂、试制中心运营方案，初步识别供应链下数据需，评估入湖数据需求。 按照结构化批量数据、实时（含流式）数据、IOT数据和非结构化数据分别设计数据链路方案，包括： 数据采集方案：根据数据库、文件 服务器 等特点确定存量和增量采集方式，评估数据采集周期，设计入湖后的数据处理方式；

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数据不安全，数据存储、传递、使用不合理，造成敏感信息泄露 解决方案实践的应用行业推荐： 金融行业：金融统一监管报表平台，金融风险全面管控，金融大数据中台 租赁行业：租赁行业大数据平台，租赁资产监督管控 医疗卫生：省级卫生数据管理与服务平台，医院数据治理与运营分析平台 能源：应急与能源行业大数据平台，电网规划大数据平台

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