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配置数据血缘 DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不支持自动血缘解析的场景下，再手动配置血缘关系。 自动血缘解析，是由系统解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节
配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用本地API 可选参数，选择是否使用数据库本地API加速。 创建MySQL连接时，CDM会自动尝试启用MySQL数据库的l
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
是否写入脏数据 选择是否记录脏数据，默认不记录脏数据，当脏数据过多时，会影响同步任务的整体同步速度。 链路是否支持写入脏数据，以实际界面为准。 否：默认为否，不记录脏数据。 表示不允许脏数据存在。如果同步过程中产生脏数据，任务将失败退出。 是：允许脏数据，即任务产生脏数据时不影响任务执行。
下的数据库、数据表和字段。 单击可以查看数据连接目录树下的数据库、数据表以及字段信息。DWS SQL、DLI SQL、MRS Hive SQL代理模式均支持查看目录树，其他数据连接均不支持。 如果您在使用数据开发前，已创建了数据连接和对应的数据库和数据表，则可跳过数据管理操作，直接进入脚本开发或作业开发。
第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据
补数据监控 在数据开发模块控制台的左侧导航栏，选择“运维调度 > 补数据监控”，进入补数据的任务监控页面。 用户可以在图1的页面中，查看补数据的任务状态、业务日期、并行周期数、补数据作业名称、创建人、创建时间以及停止运行中的任务。系统支持按补数据名称、创建人、日期和状态进行筛选。
步骤4：元数据采集 为了在DataArts Studio平台中对迁移到云上的原始数据进行管理和监控，我们必须先在DataArts Studio数据目录模块中对SDI贴源层数据进行元数据采集并监控。 采集并监控元数据 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据目录”模块，进入数据目录页面。
嵌入数据水印 本章主要介绍如何进行数据水印嵌入。数据水印一般有如下场景： 规范数据外发流程 实现对企业内部人员数据外发进行有效流程化管理，非授权用户在数据外发前需审批，审批通过后采取数据水印技术生成可外发数据文件。 数据版权保护 通过在关系数据库中嵌入代表所有权的水印信息，可以将
STRING); 不同数据源的SQL语法有所差异，开发SQL语句前请预先了解各数据源的语法参考文档。 表3 数据表参数 参数 说明 数据连接类型 数据表所属的数据连接类型。 数据连接 数据表所属的数据连接。 数据库 数据表所属的数据库。 单击“保存”，新建数据表。 相关操作 查看表
查看工作空间数据地图 查看工作空间内的数据资产 查看资产总览 查看数据资产 管理资产标签 父主题： 数据目录
数据目录如何可视化展示数据血缘？ 数据血缘在数据目录中展示，首先要完成元数据采集任务，其次数据开发作业中要包含支持自动血缘解析的节点类型和场景，或者在作业节点中已自定义血缘关系的输入表和输出表。当存在运行成功的数据开发作业调度任务时，系统会生成作业中的血缘关系，并在数据目录中进行可视化展示。
是否写入脏数据 选择是否记录脏数据，默认不记录脏数据，当脏数据过多时，会影响同步任务的整体同步速度。 链路是否支持写入脏数据，以实际界面为准。 否：默认为否，不记录脏数据。 表示不允许脏数据存在。如果同步过程中产生脏数据，任务将失败退出。 是：允许脏数据，即任务产生脏数据时不影响任务执行。
Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 脚本开发”。 在脚本开发导航栏，选择，右键单击数据连接名称，选择“新建数据库”，配置如表1所示的参数。 表1 新建数据库 参数 是否必选 说明 数据库名称 是 数据库的名称，命名要求如下：
数据治理各模块域之间的关系 数据治理主要模块域之间的关系如下图所示： 图1 数据治理各模块之间的关系 数据标准为数据开发和设计工作提供核心参考，同时也通过数据开发实现数据标准化落地。数据标准为数据应用提供“一致的语言”；数据标准为主数据管理提供主数据定义的基准，数据标准也是数据质
支持的数据源。 不同类型的数据源，创建连接时的配置参数也不相同，本章节指导用户根据数据源类型创建对应的连接。 约束限制 当所连接的数据源发生变化（如MRS集群扩容等情况）时，您需要重新编辑并保存该连接。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。
数据开发配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据开发组件中已提交版本的脚本和作业数据，但导出作业时默认只导出作业，不包含其依赖的脚本和资源。 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开发的导入导出功能进行搬迁。 数据开发数据搬迁依赖于数据开发的脚本、作业、环境变量、资源导入导出功能。
“数据目录”模块，进入数据目录页面。 选择“数据安全 > 数据密级”，用户可以在该页面新建、管理和删除分级，也可以调整分级的优先级。 创建分级：单击“数据密级”页签左上角的“新建”，输入名称和描述。 删除：在“数据密级”页签，勾选不需要的分级，单击左上角的“删除”。 调整优先级：
数据治理模块域 数据治理主要专注于如下模块域： 数据集成 数据集成用来完成数据入湖动作，不是简单的数据搬家，而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准，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
新建数据连接 通过新建数据连接，您可以在数据开发模块中对相应服务进行更多数据操作，例如：管理数据库、管理命名空间、管理数据库模式、管理数据表。 在同一个数据连接下，可支持多个作业运行和多个脚本开发，当数据连接保存的信息发生变化时，您只需在连接管理中编辑修改该数据连接的信息。 新建数据连接
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