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权限控制：支持列级别和行级别的数据权限控制，以及报表、建模的权限控制，可以保证数据的安全性和准确性。3. 分析报表：支持柱图、线图、饼图、雷达图、散点图、词云等多种展现形式，可以直观地展示数据分析结果。同时，支持地图显示、普通表、交叉表、中国式复杂报表等多种报表形式，可以满足企业不同的报表需求。4. 交互式分来自：专题![]()
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更早出现的 Linkerd。 Istio背负巨大的使命，Google希望在继Kubernetes成为容器编排的事实标准之后，打造另一杀手锏级别的技术，成为服务网格的事实标准。 Google与IBM大厂的加持，在资源及影响力层面远非Buoyant可比拟的。 众多厂商参与Istio社区，共同推进繁荣。来自：百科![]()
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为什么要使用数据仓库？ 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计来自：专题![]()
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交通卡口通行车辆分析 本实践将加载8.9亿条交通卡口车辆通行模拟数据到数据仓库单个数据库表中，并进行车辆精确查询和车辆模糊查询，展示DWS对于历史详单数据的高性能查询能力。 本实践将加载8.9亿条交通卡口车辆通行模拟数据到数据仓库单个数据库表中，并进行车辆精确查询和车辆模糊查询，展示DWS对于历史详单数据的高性能查询能力。来自：专题![]()
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行级访问控制特性可以将数据库访问控制精确到数据表行级别，控制用户只能访问数据表的特定数据行，保证读写数据的安全。 行级访问控制特性可以将数据库访问控制精确到数据表行级别，控制用户只能访问数据表的特定数据行，保证读写数据的安全。 使用CREATE ROW LEVEL SECURITY POLICY语句在表上创建行访问控制策略来自：专题![]()
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Kubernetes为代表的云原生技术为数据中心而生，容器化的应用封装、编排模式现在已成为事实标准。但在边缘场景下，边缘网络不稳定、资源受限、海量设备的接入管理等场景都为云原生技术延伸到边缘计算带来巨大的挑战。 本次将详细剖析KubeEdge如何通过边云协同的理念将Kubernetes为代表的云原生技术无缝延伸边缘计算。来自：百科
