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敏感数据识别任务运行后，会为识别到的敏感字段生成相应密级和分类，默认不会生成数据表密级。在手动勾选任务中的“根据数据识别结果更新数据目录/数据地图中数据表密级”选项后，才会生成数据表密级，数据表密级取敏感字段的最高密级。 当前敏感数据同步仅支持同步到数据地图组件。不支持将识别到
数据目录 该模块提供企业级的元数据管理，厘清信息资产。通过数据地图，实现数据资产的数据血缘和数据全景可视，提供数据智能搜索和运营监控。 查看工作空间数据地图 配置数据访问权限 配置数据安全策略（待下线） 采集数据源的元数据 数据目录典型场景教程
查看工作空间内的数据资产 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 搜索：在进行数据分析前，使用数据地图进行关键词搜索，帮助快速缩小范围，找到对应的数据。 详情：使用数据地图根
通过数据质量对比数据迁移前后结果 数据对账对数据迁移流程中的数据一致性至关重要，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。 本章以DWS数据迁移到MRS Hive分区表为例，介绍如何通过DataArts Studio中的数据质量模块实现数据迁移前后的一致性校验。
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
Studio基于数据湖底座，提供一站式数据开发、治理和服务等能力。 数据集成的数据连接仅限于在数据集成中使用，用于将源端原始数据集成到目的端数据湖底座中，数据集成支持的数据源请参见数据集成支持的数据源。 表1 DataArts Studio支持的数据源 数据源类型 管理中心 数据架构 数据开发
使用CDM迁移数据由于字段类型映射不匹配导致报错怎么处理？ 问题描述 在使用CDM迁移数据到数据仓库服务（DWS）时，迁移作业失败，且执行日志中出现“value too long for type character varying”错误提示。 原因分析 这种情况一般是源表与目标
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
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：
成整个数据的处理分析流程。 在DataArts Studio数据开发模块中，您将完成以下步骤： 数据管理 脚本开发 作业开发 历史数据到源数据表，使用数据集成将历史数据从OBS导入到SDI贴源层的原始数据表。 历史数据清洗，使用数据开发的MRS Hive SQL脚本将源数据表清洗之后导入DWI层的标准出行数据表。
定义数据密级 为了方便对数据进行管理，在对数据进行操作前，需要您为数据定义密级，并对保密等级做相应的描述，例如明确涉密的范围。本章主要介绍如何定义数据密级并配置默认密级。 值得注意的是，数据密级、数据分类和识别规则，均为DataArts Studio实例级别配置，各工作空间之间数
据，关联业务和技术元数据、全链路的血缘管理和应用。 数据地图 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 在数据地图中，可通过关键词搜索数据资产，支持模糊搜索，快速检索，定位数据。
勾选“忽略更新、添加操作”：不采集数据源中的元数据 数据源元数据已删除 当数据连接中元数据发生变化时，通过配置删除策略，设置数据目录中元数据的更新方式。 勾选“从数据目录中删除元数据”：当数据源中的某些元数据已经被删除，数据目录中也将同步删除对应的元数据 勾选“忽略删除”：当数据源中的某些元数据已经被删除，数据目录中不同步删除对应元数据。
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
失败。 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”，数据对象选择对应的数据库即可。 数据表 选择配置的数据质量规则所应用到的表。 说明： 数据表与数据库强相关，基于已选择的数据库。
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应用能力，基于数据治理、数据共享，很可能在不久以后，我们就可以实现“一码走天下”。将线上疫情应急治理
步骤3：数据集成 本章节将介绍如何使用DataArts Studio数据集成将源数据批量迁移到云上。 创建集群 批量数据迁移集群提供数据上云和数据入湖的集成能力，全向导式配置和管理，支持单表、整库、增量、周期性数据集成。DataArts Studio基础包中已经包含一个数据集成的集
资产总览可展示业务资产、技术资产和指标资产的情况。 业务资产来自于数据架构组件中定义并发布过的逻辑实体与数据表，资产总览展示业务对象、逻辑实体、业务属性的数量及其详情。 技术资产来自于数据连接和元数据采集任务，资产总览展示数据库、数据表、数据量的数量及其详情。 指标资产来自于数据架构组件中定义并发布过的业务指标，资产总览展示业务指标及其详情。
数据血缘方案简介 什么是数据血缘 大数据时代，数据爆发性增长，海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息，通过联姻融合、转换变换、流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中
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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