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导入导出 数据架构支持流程、主题、码表、数据标准、关系建模表（物理表）、逻辑实体、维度建模维度/事实表、业务指标、技术指标、数据集市汇总表的导入导出，暂不支持时间限定、审核中心和配置中心数据的导入导出。 本例中以导入和导出关系建模表为例说明如何进行导入导出，其他数据操作类似。如果
IF条件判断教程 当您在数据开发模块进行作业开发编排时，想要实现通过设置条件，选择不同的执行路径，可使用IF条件判断。 本教程包含以下三个常见场景举例。 根据前一个节点的执行状态进行IF条件判断 根据前一个节点的输出结果进行IF条件判断 多IF条件下当前节点的执行策略 IF条件的
持一致。 DM (Data Mart)，又称数据集市。DM面向展现层，数据有多级汇总。 本章节为您介绍如何在DataArts Studio平台的“数据架构”模块中实现模型设计，流程如下。 添加审核人 在数据架构中，数据建模流程中的步骤都需要经过审批，因此，需要先添加审核人。 Ad
管理回收站 通过回收站功能，您可以恢复误删的数据安全关键数据。当前综合数据的重要程度、使用频次以及误删后恢复难易程度等各方面因素考虑，定义数据安全的关键数据为权限集（包含空间权限集、权限集以及通用角色）和动态脱敏策略。 前提条件 回收站中的数据依赖于权限集（包含空间权限集、权限集
迁移文件时加解密 在迁移文件到文件系统时，CDM支持对文件加解密，目前支持以下加密方式： AES-256-GCM加密 KMS加密 AES-256-GCM加密 目前只支持AES-256-GCM（NoPadding）。该加密算法在目的端为加密，在源端为解密，支持的源端与目的端数据源如下。
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。 您可以通过以下两种方式进行主题设计： 新建主题并发布 手动新建并发布主题。 导入主题设计信息 如果主题信息比较复杂，建议采用导入方式批量导入主题信息。 您可以下载系统提供
开发实时处理单任务MRS Flink Jar作业 前提条件 参见新建作业创建一个实时处理的单任务Flink Jar作业。 配置MRS Flink Jar作业 表1 配置MRS Flink Jar作业属性参数 参数 是否必选 说明 Flink作业名称 是 输入Flink作业名称。
管理动态脱敏策略 在数据安全组件创建动态脱敏策略后，系统会将动态脱敏策略同步到数据源服务，由数据源对数据列按照指定规则进行动态脱敏。当策略中指定的用户和用户组在访问敏感数据时，系统会直接返回由数据源动态脱敏后的数据，保护敏感数据不被泄露。 值得注意的是，动态脱敏策略为DataArts
基线运维概述 基线运维功能当前需申请白名单后才能使用。如需使用该特性，请联系客服或技术支持人员。 当前仅北京四、华南广州和上海一局点给用户开放使用。 基线运维功能支持用户通过配置基线任务，实现对任务运行状态及资源使用情况的监控；通过配置运维基线，保障复杂依赖场景下重要数据在预期时
权限治理使用流程 统一权限治理提供了对于MRS、DWS、DLI数据湖仓中的库、表、字段的访问权限配置的核心能力，包含如下特性： 集中式访问控制 融合了不同的大数据服务进行统一权限管理，如MRS、DWS、DLI等，给用户带来了统一的权限配置入口，极大的提高了易用性和可维护性。 多级权限配置模型
新建码表 码表，也称lookup表、数据字典表，一般由中英文名称编码组成，由可枚举数据构成，存储枚举数据名称与编码的映射关系。码表的作用主要有： 在数据清洗中用于标准化业务数据以及补充映射字段。 在质量监控中用于监控业务数据的值域范围。 在维度建模中可以引申为枚举维度。 新建码表并发布
传统周期调度 解释说明 周期调度作业支持设置调度周期符合条件的作业为依赖作业。设置依赖作业的操作详情请参考配置作业调度任务（批处理作业）章节。 例如周期调度作业A，可设置其依赖作业为作业B，如图1所示进行配置。则仅当其依赖的作业B在某段时间内所有实例运行完成、且不存在失败实例时，才开始执行作业A。
新建数据表 您可以通过可视化模式、DDL模式或SQL脚本方式新建数据表。 （推荐）可视化模式：您可以直接在DataArts Studio数据开发模块通过No Code方式，新建数据表。 （推荐）DDL模式：您可以在DataArts Studio数据开发模块，通过选择DDL方式，使用SQL语句新建数据表。
批作业监控 批作业监控提供了对批处理作业的状态进行监控的能力。 批处理作业支持作业级别的调度计划，可以定期处理批量数据，主要用于实时性要求低的场景。批作业是由一个或多个节点组成的流水线，以流水线作为一个整体被调度。被调度触发后，任务执行一段时间必须结束，即任务不能无限时间持续运行。
数据架构示例 DataArts Studio数据架构以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 本章节操作场景如下： 对MRS Hive数据湖中的出租车出行数据进行数据模型设计。
关系建模 物理模型是指按照一定规则和方法，将逻辑模型中所定义的实体、属性、属性约束、关系等要素转换为数据库软件所能够识别的表关系图(Table Relationship Diagram)的一种物理描述。 在关系建模中，您可以新建SDI层和DWI层两个模型，模型最终是通过物理建模进
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