大数据发展至今，技术组件纷繁复杂，而企业缺乏统一的开发和管理工具，导致数据中台的建设存在成本高、周期长、建设运维复杂等痛点。 随着信息化的深入，在传统烟囱式IT建设方式下，企业独立采购或者自建的各种企业信息系统，在内部形成诸多数据孤岛。 通过本方案实现的业务效果： 平台组件统一部署，开发工具

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待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。 [{ "feature_name": "age", "feature_type":

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活后显示为该状态。已上线GB/T28181类型设备，邀约成功后显示该状态。 转储状态 未开启：没有开启转储功能的视频流，转储状态显示为该状态。 已开启：已开启转储功能的视频流，转储状态显示为该状态。

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不影响业务，建议将探源工具的定时任务设置在凌晨等压力较小的时间段进行。 查看检查结果。 如果运行探源工具的 服务器 可访问公网，则检查结果可在线上报，点击界面右侧的刷新按钮即可查看；如果运行探源工具的服务器仅能在内网运行，可通过【导入】的方式将探源工具获取的结果进行导入。 图7 探源工具运行结果

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）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。

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DLI 免费版 数据开发 对数据全生命周期管理的流程诉求较低，需要全托管的大数据调度能力，适用于开发者试用、小规模验证等场景。 初级版：基于DWS的电影评分数据集成与开发流程 DWS 初级版 数据集成+数据开发 用于大数据开发场景的数据ETL任务管理等场景，但不涉及 数据治理 ，适用于开发者试用、小规模验证等场景。

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单线程flush的FileGroup的数量 <= 5，推荐值2。 单线程flush的FileGroup的数量 <= 10，推荐值5。 单线程flush的FileGroup的数量 <= 25，推荐值10。 单线程flush的FileGroup的数量 <= 50，推荐值20。 单线程flush的FileGroup的数量

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0集群Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误。 问题现象 原因分析 通过日志判断得知是格式异常。 处理步骤 确认分隔符、表字段的格式无问题，在sqoop语句中添加--columns绑定对应字段。 sqoop export --connect jdbc:mysql://数据库IP地址:端口号/数据库名

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最佳实践内容概览 本指导从数据迁移、数据分析提供了完整的端到端最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 数据迁移 您可以通过 云数据迁移 服务 CDM 轻松的将其他云服务或者业务平台的数据迁移至DLI。包括以下最佳实践内容： 迁移Hive数据至DLI，具体请参考迁移Hive数据至DLI。

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通过配置相应的调研规则，对待集成的源端系统数据进行调研，方便用户快速获取到要进行数据实施的源系统数据结构。 ETL Mapping脚本自动生成 将方案设计中“ETL映射设计”部分形成的ETL脚本同步到 DataArts Studio 作业指定的目录。 数据入湖作业自动生成 对于调研到的数据，可将需要的数据配置

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单线程flush的FileGroup的数量 <= 5，推荐值2。 单线程flush的FileGroup的数量 <= 10，推荐值5。 单线程flush的FileGroup的数量 <= 25，推荐值10。 单线程flush的FileGroup的数量 <= 50，推荐值20。 单线程flush的FileGroup的数量

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O_RETURN; END; / ROW_COUNT表示与前一条SQL语句关联的行数。如果前面的SQL语句是DELETE、INSERT或UPDATE语句，ROW_COUNT表示符合操作条件的行数。 系统表 System tables _V_SYS_COLUMNS替换为information_schema

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观远用户有管理员、普通用户、只读用户三种角色，管理员可以对其他两种用户进行管理，普通用户可以对页面和数据集进行创建和修改，只读用户仅能读取对其开放的内容。 用户内单击新建用户进行创建用户的信息填写。单击批量新建用户，可通过下载模板表格进行填写上传创建。 单击编辑，可以编辑用户信息，单击转移，可以将该用户所拥

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通过集成DWS服务，实现观远智能数据分析软件的数据处理功能（智能ETL），可通过拖拉拽形式完成数据的清洗、处理。从数据贴源、关联整合，到基于ETL的清洗、聚合、去重，再到数据逻辑的设计，生成ADS表，为数据分析的整体链路提供了便捷的0代码操作路径。同时，DWS为整个数据分析软件提供了优异的性能，流引擎实现单

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Spark读写Hudi任务资源配置规则，内存和CPU核心的比例2:1，堆外内存和CPU核心比例0.5:1；即一个核心，需要2G堆内存，0.5G堆外内存 Spark初始化入库场景，由于处理的数据量比较大，上述资源配比需要调整，内存和Core的比例推荐4:1，堆外内存和Core的比例1:1。 示例： spark-submit

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参数可以配置如何迁移包含WITH CHECK OPTION关键字的视图。如果该参数设置为false，则工具跳过该查询并记录日志。 如果CREATE VIEW包含LOCK关键字，则工具根据tdMigrateLOCKoption的设置决定如何迁移VIEW查询。 输入：CREATE VIEW

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在建表设计时指定主键字段的建议：按查询时最常使用且过滤性最高的字段作为主键。依次按照访问频度从高到低、维度基数从小到大来排列。数据是按照主键排序存储的，查询的时候，通过主键可以快速筛选数据，合理的主键设计，能够大大减少读取的数据量，提升查询性能。例如所有的分析，都需要指定业务的id，则可以将业务id字段作为主键的第一个字段顺序。

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支持两个 GaussDB (DWS)集群之间的数据互访互通。通过Foreign Table方式实现跨DWS集群的数据访问和导入。 适用于多套GaussDB(DWS)集群之间的数据同步。 基于GDS的跨集群互联互通 - 通过GDS进行数据中转，实现多个集群之间的数据同步。 适用于多套GaussDB(DWS)集群之间的数据同步。

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证过程中自研的工具&示例代码、解决方案实践配套样例代码、各产品服务集成样例代码 ，伙伴基于工具&示例代码可以快速完成云服务的快速预集成以及验证。 解决方案实践：同步华为云解决方案实践、各产品服务最佳实践等内容，是华为云解决方案最佳实践查找的首选问计对象；最佳实践配套的样例代码、架

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一体化数据建模能力 支持跨不同数据查询整合，与分布式ETL一体化。提供敏捷建模、智能计算，全面支撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算，满足亿级数据表的关联查询和计算，帮助企业处理大数据量分析场景。

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元数据简介 按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、 数据仓库 、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数

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