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数据质量 质量作业和对账作业有什么区别？ 如何确认质量作业或对账作业已经阻塞？ 如何手工重启阻塞的质量作业或对账作业？ 怎样查看质量规则模板关联的作业？ 用户在执行质量作业时提示无MRS权限怎么办？
据质量会对数据进行校验，并阻塞生产链路，以避免问题数据污染扩散。同时，数据质量提供了历史校验结果的管理，以便您对数据质量分析和定级。 另外，数据质量监控DQC支持根据数据架构中的数据标准，自动生成标准化的质量规则，并进行周期性的监控。 数据质量监控主界面包括以下功能模块。 功能 说明
应用场景 一站式的数据运营治理平台 从数据采集->数据架构->质量监控->数据清洗->数据建模->数据联接->数据整合->数据消费->智能分析，一站式数据智能运营平台，帮助企业快速构建数据运营能力。 优势 多种云服务作业编排 全链路数据治理管控 丰富数据引擎支持 支持对接所有华为
数据质量监控 数据质量监控简介 新建数据质量规则 新建数据质量作业 新建数据对账作业 查看作业实例 查看数据质量报告 父主题： 数据质量
数据质量 业务指标监控（待下线） 数据质量监控 使用教程
关系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移，全量迁移完成之后，可以增量迁移指定时间段内的数据（例如每天晚上0点导出前一天新增的数据）。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景：源端为关系型数据库，目的端没有要求。 关键配置：Where子句+定时执行作业。 前提条件：数据表中有时间日期字段或时间戳字段。
数据质量API 目录接口 规则模板接口 质量作业接口 对账作业接口 运维管理接口 任务实例接口 质量报告接口 导入导出接口
根据业务需求设计流程，流程支持三层至七层，如需要修改，请参考流程层级数。 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据架构”模块，进入数据架构页面。 单击左侧导航栏中“流程设计”，进入流程设计页面，在流程树中选中一个流程，单击按钮在所选流程下新建流程。首次新建流程时，可选择在流程的根节点下新建流程。
DLI Flink Job 功能 DLI Flink Job节点用于创建和启动作业，或者查询DLI作业是否正在运行，实现实时流式大数据分析。 DLI Flink流式作业提交到DLI之后，若处于运行中的状态，则认为节点执行成功。若作业配置了周期调度，则会周期检查该Flink作业是否
0，100）。 数据表 表评分计算公式：∑(表关联的所有规则评分*规则权重)/∑规则权重 数据库 数据库下所有数据表评分的加权求平均值，即：∑数据库下所有数据表评分/表的数量。 数据连接 数据连接下所有数据库评分的加权平均值，即：∑数据连接下所有数据库的评分/数据库的数量。 在DataArts
"\\"")[0]}替代Loop表达式，因为StringUtil表达式最终获取的数据类型为String，无法与标准数据Int比较大小。 作业编排如图5所示： 图5 主作业样例 其中，For Each节点的关键配置如下： 数据集：数据集就是HIVE SQL节点的Select语句的执行结果。使用EL表达式#{Job
CDM通过专线直接迁移近一个月的数据以及备HBase集群的数据： CDH → CDM（华为云） → MRS 使用云专线直接迁移时的优缺点： 优点：数据无需做多次的搬迁，缩短整体搬迁周期。 缺点：在数据大量传输过程中会占用专线带宽，对客户并行进行的业务存在影响，跨越多个交换机设备。 CDM通过DE
为云传输大量数据，致力于解决海量数据传输网络成本高、传输时间长等难题。更多详情请参见数据快递服务。 各个数据迁移服务区别 表1 各个数据迁移服务区别 服务名 主要功能 与其他服务的区别 云数据迁移CDM 大数据迁移上云 多种数据源到数据湖的迁移 与DRS的区别： 数据库迁移使用DRS；到大数据系统的迁移使用CDM。
败。 数据质量当前不支持MRS Hive组件的严格模式。 数据库 选择配置的数据质量规则所应用到的数据库。 说明： 数据库基于已建立的数据连接。 当“规则类型”选择“库级规则”或“表级规则”，数据对象选择对应的数据库即可。 当“规则类型”选择“自定义规则”，选择对应的数据库即可。
Studio实例控制台，登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts 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“配置管理 > 配置”。 单击“环境变量”，在“环境变量配置”页面，选择“导入”。 在导入环
质量作业可将创建的规则应用到建好的表中进行质量监控。 对账作业支持跨源数据对账能力，可将创建的规则应用到两张表中进行质量监控，并输出对账结果。 数据对账对于数据开发和数据迁移流程中的数据一致性至关重要，而跨源数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。 父主题： 数据质量
主题域分组：主题域分组是基于业务场景对主题域进行分组。 主题域：主题域是根据数据的性质对数据进行划分，性质相同的数据划分为一类，其划分后得出的各数据集合叫做主题域，主题域是信息需求范围的上层级数据集合。 业务对象：业务对象是指企业运作和管理中不可缺少的重要人、事、物等信息。
能。 Python脚本可以配置参数和交互式参数以实现支持参数传递功能。 图3 独立执行时的脚本参数 图4 作业调度时的脚本参数 父主题： 数据开发
数据开发应用示例 操作场景 数据治理中心DataArts Studio帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 下面介绍如何调用创建脚本API创建脚本，API的调用方法请参见如何调用API。 前提条件 您
作业开发流程 作业开发功能提供如下能力： 提供图形化设计器，支持拖拉拽方式快速构建数据处理工作流。 预设数据集成、计算&分析、资源管理、数据监控、其他等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持多种作业调度方式。 支持导入和导出作业。 支持作业状态运维监控和作业结果通知。
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