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通过数据开发实现数据增量迁移 DataArts Studio服务的DLF组件提供了一站式的大数据协同开发平台，借助DLF的在线脚本编辑、周期调度CDM的迁移作业，也可以实现增量数据迁移。 这里以DWS导入到OBS为例，介绍DLF配合CDM实现增量迁移的流程： 获取CDM作业的JSON
获取所有流程架构目录树 功能介绍 获取所有目录树。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/biz/catalogs/tree 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。
华为云服务及平台通过了多项国内外权威机构（ISO/SOC/PCI等）的安全合规认证，用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求，具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书 另外，华为云还提供了以
需求、设计、实施、验证、发布等阶段）指导用户使用DataArts Studio开展数据治理工作；功能落地是指DataArts Studio平台提供自动化、智能化的工具帮助用户高效完成数据治理工作。 数据治理方法论还有完全版本，详细描述了流程落地和功能落地内容。欢迎您通过《华为数据
数据开发概述 数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 数据开发模块曾被称为数据湖工厂（Data Lake Factory，后简称DLF）服务，因此在本文中，“数据湖
数据架构配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据架构组件中的主题、流程、码表、数据标准、关系建模模型、维度、业务指标、原子指标、衍生指标、复合指标和汇总表数据，但不包含事实表数据。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据架构的导入导出功能进行搬迁。 数
运营工程师IAM账号“DAYU User系统角色+工作空间开发者角色”权限，则会出现如下非必需权限过大的风险： 依赖服务权限过大：服务作为平台型服务，DAYU User系统角色预置了依赖服务（如MRS、DWS等相关服务）的管理员权限。当为数据运营工程师IAM账号授予DAYU Us
查询多种类型的表信息 功能介绍 从信息架构中查询多种类型的表信息，包括逻辑实体、物理表、维度表、事实表、汇总表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/all-tables 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：
数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 问题描述 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别，需要具体说明一下，便于用户理解。 解决方案 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。 注意，数
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。DAYU
数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责
DataArts Studio数据开发作业告警最佳实践 DataArts Studio数据开发作为大数据调度平台，如果每日频繁调度大量的大数据作业，可能会遇到如下痛点： 作业失败无感知：大数据的离线作业大部分会在凌晨执行，当作业失败时，用户无法及时得知并处理。 作业补数窗口期较短
开发一个Hive SQL作业 本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台，支持多种大数据工具的开发。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能；可
配置数据服务审核中心 数据服务平台的审核中心，提供给API开放方和API调用方用以审核API的发布等操作。 在发布API时，会触发审核，审核机制如下： 当发布人不具备审核人权限时，发布API时需要提交给审核人审核。 当发布人具备审核人权限时，可无需审批直接发布API。 待审核的API可在审核中心由发起者执行撤销操作。
、缺乏对于医疗资源合理调配的能力。 通过数据治理，我们可以构建开放通用的数据采集接口，提高数据采集效率；统一数据标准，轻松融合数据；建立跨平台的数据提取和数据追溯，实现开放共享，打通信息孤岛；保护隐私数据，构建可信数据。 以“健康码”为依托的各类政务小程序，正在加速提升市民信息化
数据架构操作列表 云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS）为用户提供了云账户下资源的操作记录，可以帮您记录相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 表1 支持云审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 资源名称 事件名称 查看主题设计 DAYU_DS dsSubject
析，帮助H咨询公司以极简、极低成本构建其大数据分析平台，使得该公司更好地聚焦业务，持续创新。 案例：车联网大数据业务上云 为搭建H公司车联网业务集团级的云管理平台，统一管理、部署硬件资源和通用类软件资源，实现IT应用全面服务化、云化，CDM（Cloud Data Migratio
包括：明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由数据代表在入湖前完成梳理并在数据治理平台上进行资产注册。 数据标准 数据标准管理着重建立统一的数据语言，各级数据层级业务对象的定义是数据标准的载体，并对应发布各数据层级的数据标准
缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。 数据运营的挑战 数据运营效率低，业务环境的快速变化带来大量多样化的数据分析报表需求，因为缺乏高效的数据运营工具平台，数据开发周期长、效率低，不能满足业务运营决策人员的诉求。 数据运营成本高，数据未服务化，导致数据复制多、数据口径不一致，同时数据重复开发，造成资源浪费。
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