设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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模型设计 总览 数据模型图谱 数据模型管理 数据看板

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VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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指标设计 流程设计 指标定义 父主题： 数据指标

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依次新建更多的流程或子流程。一般需要设计L1~L3三层流程。第一层标识为L1层，第二层标识为L2层，第三层标识为L3。流程设计最小三层，最大可支持七层。一般从L1顶层开始设计。 示例如下，L1表示运营，L2表示门店运营，L3表示进销存管理。 图4 流程设计示例 导出流程 您可以将数据指

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您可以下载系统提供的主题设计模板，在模板文件中填写主题的相关参数后，使用模板批量导入主题信息。 您可以预先将某个 DataArts Studio 实例的数据架构中已建立的主题设计信息导出到Excel文件中。导出后的文件可用于导入。导出主题设计信息的操作，请参见导出主题设计信息。 建立好主题设计信息后，

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模型设计 数仓规划 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构

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指标设计 业务指标 技术指标 父主题： 数据架构

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云耀 云服务器 应用场景 网站搭建 利用云耀云 服务器 提供的精品镜像，可搭建企业官网、电商网站、个人网站、博客、论坛等，适用于业务负载压力适中的低负载应用场景。 开发测试环境 云耀云服务器可根据工作负载的需要实现一定程度的性能突增，具有短期发挥更高性能的能力，同时结合市场镜像，可以达到快速搭建开发环境，提升开发效率的效果。

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APP或电商平台店铺还在开发中，无法提供链接地址，如何申请签名？ 公众号或小程序的全称或简称 华为商城 华为商城或华为商城公众号 公众号或者小程序的全称：仅当“签名来源”为“公众号或小程序的全称或简称”时，需要填写。 电商平台店铺名的全称或简称 华为商城 华为商城 电商平台店铺地

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WLAN北向管理接口参考 区域下删除规划ap 区域下规划ap 查询区域下ap列表 删除楼层楼栋 新增楼层楼栋 查询楼层楼栋列表 查询指定区域的背景图 查询指定区域下的拓扑节点列表 查询区域详情信息 父主题： 接口参考

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变量调试：帮助您熟悉全局变量和局部变量的添加过程，快速完成压测模型定义，并通过调试功能判断配置是否正确。 电商解决方案：支持大规模并发、多事务组合全链路压测，帮助您快速压测电商网站，解决应用崩溃、扩容等疑难问题。 一网通办系统模板：一网通办系统模型，是在各城市都上线“一网通办”的背景

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主题设计 主题设计是通过分层架构表达对数据的分类和定义，帮助厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。 单击左侧导航栏“主题设计”并进入主题设计页面。 图1 主题设计1 单击导入，单击下载主题导入模板。 图2 主题设计2 下载模板如下： 表1 下载模板 上级流程 *名称 *编码

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设计流程 需求理解 设计思路 设计原则 总体架构

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API设计 项目概况 API设计 接口审核 编辑模式与API规范检查 公共模型 Markdown设计 API调试 脚本能力

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Markdown设计 新建Markdown，可通过以下三种方式完成。 方法一：单击目录树搜索框右侧的，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 方法二：在目录树中选择一个目录，单击右侧图标，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 进入“新建标签页”，在该标签页可

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http类型接口。 设计API 接口文档应针对以下要素进行设计： 接口基本信息 接口路径 请求方式 接口请求参数 接口返回响应 安全方案 接口基本信息 填写接口的基本信息，包括： 名称：接口名称。 摘要：接口的摘要信息。 状态：API生命周期的状态，包括设计中、联调中、测试中、测试完、已发布、将废弃、已废弃。

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设计DAG 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车 如果两辆车都通过相同序列的收费站，

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设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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