永洪商业智能解决方案实践

数据倾斜导致SQL执行慢，大表SQL执行无结果 问题现象 某场景下SQL执行慢，涉及大表的SQL执行不出来结果。 原因分析 GaussDB (DWS)支持Hash、REPLICATION和ROUNDROBIN（8.1.2集群及以上版本支持ROUNDROBIN）分布方式。如果创建了H

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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DRS五大功能 父主题： 图解数据复制服务

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切换大屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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据，关联业务和技术元数据、全链路的血缘管理和应用。 数据地图 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 在数据地图中，可通过关键词搜索数据资产，支持模糊搜索，快速检索，定位数据。

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可视化运营大屏 所有可进行模糊查询的可视化应用都支持“%”和“_”通配查询，若需要指定查询，请加上“\”进行转义。 操作步骤 单击主菜单的“可视化”，默认进入“运营大屏”页面。 大屏详细说明可参见表1。 选择进入需要查看的大屏。 单击“导出”按钮可将大屏的数据导出至本地查看。 表1

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常见的数据访问接口包括： JDBC驱动程序。 ODBC驱动程序。 HUE beeswax和Impala查询UI。 impala-shell命令行接口。 支持Kerberos身份认证。 Impala主要应用于实时查询数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户

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常见的数据访问接口包括： JDBC驱动程序。 ODBC驱动程序。 HUE beeswax和Impala查询UI。 impala-shell命令行接口。 支持Kerberos身份认证。 Impala主要应用于实时查询数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户

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常见的数据访问接口包括： JDBC驱动程序。 ODBC驱动程序。 Hue beeswax和Impala查询UI。 impala-shell命令行接口。 支持Kerberos身份认证。 Impala主要应用于实时查询数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景。

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，以减少task数量，减少cpu负载。 使用spark sql查找一个大表，表列数较多，但是查找的列较少：尽量使用rcfile或parquet格式，减少文件读取成本，同时选择合适的压缩格式，减少内存负载。 指标观测方法 性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量：在相同

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DWS Connector概述 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。 DLI 将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL

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大Bitmap初始化 Bitmap，即位图类型，开源Redis直接使⽤STRING类型表达，因此可能会产⽣超⼤的STRING数据，进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式，内部采⽤分片算法，可以规避产⽣⼀个超⼤的

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DevOps的3大核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热，加之DevOps的涵盖面非常广，因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联，使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实，DevOps的知识体系如果从顶层上来分解，可大分为2部分：方法论和工具链。 方法

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系统自动进入大屏开发页面，如图8。您可以直接使用该大屏页面，也可以根据业务需求进行二次开发。如何从零开始创建一个大屏应用，请参考开发大屏页面。 图8 大屏开发页面 单击页面上方的，保存大屏页面。 步骤三：预览并发布大屏页面 在Astro Canvas中开发大屏页面时，支持直接在线预览效果，确保开发编辑效果与发

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Web应用 高弹性Web应用/无状态Web服务 场景概述 高弹性Web应用或无状态Web服务的访问量都有明显的波峰波谷变化， 比如电商网站在大促时期，为确保Web应用服务稳定运行，需要配置更多 服务器 。 客户瓶颈 客户需要花费大量成本购置服务器，以维持业务高峰期的稳定运行。而高峰期时

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E7实例使用须知请参考使用须知。 适用场景 支持OLTP、OLAP场景。 内存数据库（如SAP HANA SoH/S4H、BWoH/B4H ）。 高性能数据库。 分布式缓存。 大数据处理引擎以及数据挖掘等应用。 规格 表2 E7型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB）

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测试平台、以及体验中心三大部分。 其中，5G试制工厂根据招标技术需求以电路板及模组检测、机电产品整机设计、材料成型工艺设计、机械加工为主要聚焦场景。建设有5G全互联工厂网络、装备制造工艺试制区以及3C电子制造区建设。 测试平台针对中小企业的不同需求，将大企业的成套方案拆解，将其中

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奇异值分解 概述 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）一般用于数据挖掘、建模等领域的特征工程过程，是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，奇异值分解算子可将1个矩阵分解为3个矩阵。 比如对于m×n 的矩阵A，可根据以下SVD计算公式得到左奇异向量组成的m×k

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delete大表数据后，再查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据（每条记录数据长度在1GB左右），再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢，20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。 CREATE

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回给用户。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，如果图片包含联系人信息，也支持联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 印章识别 检测和识别合同文件或常用票据中的印章，并可擦除和提取图片中的印章，通过JSON格式返回印章检测、识别、擦除和提取的结果。

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Application Firewall，WAF）、Anti-DDoS流量清洗（Anti-DDoS）等安全防护服务中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。更多说明请参见态势感知与其他安全服务之间的关系与区别。

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