中软国际数据治理专业服务解决方案实践

维护经验管理 前提条件 已具备“设置告警维护经验”的操作权限。 背景信息 “告警设置 > 维护经验”中管理的维护经验与告警详情中的维护经验为同一个经验库。 最多可创建10000条维护经验。 操作步骤 在NetEco主菜单中选择“设备管理 > 告警管理 > 告警设置”。 在左侧导航树中选择“维护经验”。

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当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collectio

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开发大屏 编辑大屏 预览大屏 发布大屏

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专家经验库 应用场景说明 配置权限 创建角色 授权用户专家经验库相关的角色 查看/标识/取消/下载样本

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开发大屏 开发页面 单击导入的项目（大屏Demo），单击进入项目。 如图1所示，单击“指挥看板”，进入页面。 图1 进入页面 单击“编辑页面”，进入页面的编辑状态，如图2所示。 图2 编辑状态 在模板页面中，删除组件。 按照规划，删除不要的组件，选择组件，右击鼠标，在弹出的下拉菜单中选择“删除”。

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当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Garbage Collecti

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当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collectio

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大屏开发全流程 ISDP+开发中心提供了应用、大屏、移动端、端侧设备四大业务场景应用的开发，本节介绍大屏应用场景开发的全流程。 场景介绍 开发流程 开发过程 父主题： 快速入门

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数据开发 概述与连接管理 脚本开发 作业开发 实例管理、补数据监控及配置环境变量 父主题： 实施步骤

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数据开发 数据开发可以创建多少个作业，作业中的节点数是否有限制？ DataArts Studio 支持自定义的Python脚本吗？ 作业关联的 CDM 集群删除后，如何快速修复？ 作业的计划时间和开始时间相差大，是什么原因？ 相互依赖的几个作业，调度过程中某个作业执行失败，是否会影响后续作业？这时该如何处理？

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数据开发 项目创建 数据开发项目需为开发环境和生产环境配置数据鉴权模式，选择计算资源组，同时可以指定运行账号及运行队列。 图1 项目创建 离线任务开发 离线数据开发支持 HiveSQL、ImpalaSQL、SparkSQL、Python、Shell、Jar、Spark 等任务类型。

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数据开发 数据开发概述 数据管理 脚本开发 作业开发 离线处理集成作业开发 实时处理集成作业开发 解决方案 运行历史 运维调度 配置管理 审批中心 下载中心 节点参考 EL表达式参考 简易变量集参考 使用教程

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监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“运维数据开发 > 数据开发”，进入“数据开发”页面。 选择“数据治理 > 指标仓库”。 单击逻辑主体后的“新建”。 配置逻辑主体参数，参数说明如表1所示，配置完成后，单击“确定”。 表1 配置逻辑主体参数说明 参数类型 参数名称 参数说明 基本信息

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选查看、编辑和删除分区数据信息。 查看视图数据 登录 GaussDB (DWS)管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。 切换至“数据源”面板，右键视图名称，单击“查看数据”可筛选查看该数据库下视图数据信息。 图7 查看视图数据 导入数据 登录GaussDB(DWS)管理控制台。

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数据开发设置 操作步骤 编辑器提供基础的设置，包含操作栏、快捷键和存储设置，如果没有对应的OBS桶，可以跳转去创建，具体操作请参见《 对象存储服务 控制台指南》中的创建桶章节。 登录GaussDB(DWS)管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。 单击“设置”按钮，可根据需求设置相应参数。

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F”均可用于指代“数据开发”模块。 数据开发简介 使用数据开发模块，用户可进行数据管理、脚本开发、作业开发、作业调度、运维监控等操作，轻松完成整个数据的处理分析流程。 图1 数据开发模块架构 数据开发的主要功能 表1 数据开发的主要功能 支持的功能 说明 数据管理 支持管理DWS、 DLI 、 MRS

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作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 父主题： SQL调优指南

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作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 父主题： SQL调优指南

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作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。

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作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr，to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。

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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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