配置一键反向 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
配置一键反向 接口说明 配置传输任务, 内容包括传输对象的映射关系, 数据库连接信息等； 注：任务配置完触发一键反向任务前置检查，接口同： 前置检查 请求结构 POST /v { version } /task/ { taskId } /newRollback/config Host : dts.baidubce.com Authorization : authorization string {
使用DTS实现Oracle到MySQL数据迁移_解决方案实践
适用场景 适用于使用百度智能云数据传输服务DTS（以下简称 DTS），将Oracle数据库实例的数据迁移到目标端MySQL实例中。 ## 方案概述 ### 使用限制 * 自建Oracle数据库的版本为10g、11g、12c（需使用PDB连接模式）、18c（需使用PDB连接模式）、19c（需使用PDB连接模式）。 * MySQL数据库的版本需要大于等于5.6。
离线同步 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
目前版本数据集成在数据源端支持 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、Hana 数据库，在目的端支持 Hive、Doris 以及 EDAP。 基础条件 资源配置 资源配置在EDAP首页侧边栏系统中心>资源管理中，点击 添加资源 配置需要的数据源。 进入离线同步 没有项目 的情况下，选择 数据加工-数据集成 系统会自动跳转新建项目界面。
大屏制作入门 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
在调试中我们可以看到： 您输入的原始 SQL 语句 最终生成的在数据库中查询的 SQL 语句 SQL 查询的原始结果 Sugar BI进行转化操作后的中间结果 格式化为图表可以读取的数据 JSON 格式结果 图表数据的实时刷新 大屏中的图表支持数据自动刷新，您可以控制数据自动刷新是否开启以及自动刷新的时间间隔，从而让大屏中的数据能够和您的数据库中数据进行实时的同步： 公开分享 您编辑完大屏后，可以将大屏页面进行公开分享
功能发布记录 - Baidu Palo/Doris 使用文档
可以进一步降低为数据分析人员编写SQL的复杂性。
Ranger - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
本质上会根据SQL中表的HDFS路径的读写权限来决定该用户是否可以进行相关的DDL/DML操作。 HDFS 方式：可以通过Ranger对Hive表底层的HDFS路径增加对HDFS文件的权限控制。 针对 HiveServer2 使用场景，ranger 可以实现对Hive表/列的权限设置，如下图所示，点击默认创建好的 Hive Service，进入 policy 配置管理页，即可配置相关策略。
查询分析 - Baidu Palo/Doris 使用文档
查询计划树 SQL 是一个描述性语言，用户通过一个 SQL 来描述想获取的数据。而一个 SQL 的具体执行方式依赖于数据库的实现。而查询规划器就是用来决定数据库如何具体执行一个 SQL 的。
联合查询示例 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
操作示例 基于Hive元信息联合查询 SSH登录集群，参考SSH连接到集群。 创建 Paimon 表，参考以下命令： spark-sql USE paimon; USE default; drop table if exists spark_paimon; -- 如果没有 bucket，对 spark 没有影响，hive 可以读，但是不能写入。
核心概念 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
核心概念 数据仓库 VS 数据湖 随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用， 移动互联网和物联网时代，产生了大量的网站数据，社交媒体数据，物联网设备数据等非结构化数据。数据仓库无法满足这些多元化的数据结构的存储和查询，以及非结构化和结构化数据的交叉分析。数据湖，可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统。
拓扑图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
效果如下图： 拓扑图的数据绑定 下面介绍使用 SQL 方式绑定数据时的配置： 要表达一个拓扑图，我们只需要表达 2 点： 各个 结点的具体信息 结点与结点间 连接的信息 所以如果用 SQL 的方式来得到上述的效果，我们的使用场景一般会是这样： 将结点信息和连接信息分别存在2个mysql表中 ，比如这样: 我们只需要将 2 个表的数据关联起来即可： 接下来我们将上述数据依次与 拓扑图 进行绑定刷新图表即可
