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Hive中，并标准化为GES点/边数据集。然后基于标准化点/边数据集，自动生成图的元数据，实现最终将图数据（点数据集、边数据集和元数据）定期导入到GES服务中。 图1 业务场景说明 开发并调度Import GES作业 假设MySQL中的原始数据表是每日更新的，我们希望每天都能将基于
务指标删除。 导入/导出业务指标 导入指标：您可以通过导入功能，批量导入业务指标。 在数据架构控制台，单击左侧导航树中的“业务指标”，进入业务指标页面。 单击业务指标列表上方“更多”中的“导入”。在“导入业务指标”对话框中，单击“下载关系建模导入模板”。 图8 导入业务指标 表4
该接口用于获取导出导入任务的进度状态。 300 40 下载资源任务文件 该接口用于下载资源文件。 300 40 上传导入的文件接口 该接口用于数据质量导入文件使用。 1800 20 导入资源 该接口用于数据质量导入操作使用。 1800 20 父主题： API概览
分类时，可通过单击，进入导入窗口。 在弹出的导入预置数据分类窗口中，勾选需要导入的数据分类，为待导入规则逐一配置数据密级或批量设置密级后，单击“确定”完成预置数据分类和规则的导入。 图4 导入预置数据分类 相关操作 编辑分类：在数据分类页面，先选择分类目录中需要修改的目录，然后单
标右键，然后选择菜单“导入”。 图6 码表页面 在“导入码表”对话框中，根据页面提示配置参数，然后单击“上传文件”。 图7 导入码表 表3 导入配置参数说明 参数名 说明 *更新已有表 在导入时是否更新已有的码表信息。在导入时，系统将按编码进行判断将要导入的码表在系统中是否已存在。支持以下选项：
数据安全管理制度文件 技术工具 数据安全技术体系并非单一产品或平台的构建，而是覆盖数据全生命周期，结合组织自身使用场景的体系建设。依照组织数据安全建设的方针总则，围绕数据全生命周期各阶段的安全要求，建立与制度流程相配套的技术和工具。 图3 数据安全技术体系 其中基础通用技术工具为数据全生命周期的安全提供支撑：
toJobConfig.useStageTable 否 Boolean 先导入阶段表，如果设置为“true”，数据导入目的表之前会把数据先导入阶段表，如果成功导入阶段表，则再从阶段表导入到目的表，这样避免导入过程失败，在目的表遗留部分成功数据。 toJobConfig.extendCharLength
作业中目的连接为MongoDB连接时，目的端作业参数如表1所示。 表1 MongoDB作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 选择待导入数据的数据库。 mddb 集合名称 选择待导入数据的集合，相当于关系数据库的表名。单击输入框后面的按钮可进入表的选择界面，用户也可以直接输入表名称。 如果选择界面
关系。 元数据管理 元数据管理模块是数据湖治理的基石，支持创建自定义策略的采集任务，可采集数据源中的技术元数据。支持自定义业务元模型，批量导入业务元数据，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
操作流程如下： 实时数据导入：通过数据接入服务（DIS）将数据中心的告警数据实时导入到数据湖探索（DLI）。 数据清洗和预处理：DLI对告警数据进行数据清洗和预处理。 发送告警消息：当告警级别超过指定值时向用户发送短信。 数据导出和存储：清洗过的数据进入DIS通道，DIS根据导入时间将告警数据按日期存放到OBS。
您可以通过以下两种方式进行主题设计： 新建主题 手动新建主题。 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的主题设计模板，在模板文件中填写主题的相关参数后，使用模板批量导入主题信息。 您可以预先将某个DataArts Studio实
击“确定”。 导入/导出指标定义 导入指标：您可以通过导入功能，批量导入指标定义。 在数据指标控制台，单击左侧导航树中的“指标定义”，进入指标定义页面。 单击指标定义列表上方“更多”中的“导入”。在“导入指标定义”对话框中，单击“下载指标定义导入模板”。 图8 导入指标定义 表4
where条件 导入开始前为清除部分数据时，显示该参数。 导入前根据条件删除目的表部分数据。 age > 18 and age <= 60 高级属性 导入前准备语句 执行任务之前率先执行的SQL语句。目前向导模式仅允许执行一条SQL语句。 create temp table 导入后完成语句
创建MySQL连接时，CDM会自动尝试启用MySQL数据库的local_infile系统变量，开启MySQL的LOAD DATA功能加快数据导入，提高导入数据到MySQL数据库的性能。注意，开启本参数后，日期类型将不符合格式的会存储为0000-00-00，更多详细信息可在MySQL官网文档查看。
缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 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。
当前，数据架构有完善的指标设计和管理能力，建议您后续使用数据架构的业务指标功能，数据质量的业务指标监控模块即将下线。 业务指标监控模块是对业务指标进行质量管理的工具。 为了进行业务指标监控，您可以先自定义SQL指标，然后通过指标的逻辑表达式定义规则，最后新建并调度运行业务场景。通过业务场景的运行结果，
数据质量监控简介 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行、跨源和跨表的分析。数据质量支持对离线数据的监控，当离线数据发生变化时，数
新建队列操作请参考创建队列。 cdm 数据库名称 写入数据的数据库名称。 dli 表名 写入数据的表名。 car_detail 导入模式 选择导入模式。 TRUNCATE方式：会在导入前执行。 TRUNCATE方式：清空DLI表分区。 INSERT_OVERWRITE方式：使用分区覆盖的方式写入数据。
业。 基于MRS Hive表构建图数据并自动导入GES 在DataArts Studio中，您可以将原始数据表按照GES数据导入要求处理为标准点数据集和边数据集，并通过自动生成元数据功能，将图数据（点数据集、边数据集和元数据）定期导入到GES服务中，在GES中对最新数据进行可视化图形分析。
exportResource 导入资源 dataResource importResource 批量删除资源 dataResource deleteDirectoryList 新建标签 tag create 删除标签 tag delete 导出标签 tag exportJobTags OBS导入标签 tag
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