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type 是 String 节点类型: HiveSQL: 执行Hive SQL脚本 SparkSQL: 执行Spark SQL脚本 DWSSQL:执行DWS SQL脚本 DLISQL:执行DLI SQL脚本 Shell :执行Shell SQL脚本 CDMJob:执行CDM作业 DISTransferTask
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数据开发 数据开发概述 数据管理 脚本开发 作业开发 解决方案 运行历史 运维调度 配置管理 审批中心 下载中心 节点参考 EL表达式参考 简易变量集参考 使用教程
单工作空间允许创建的脚本总数(包括SQL脚本、Shell脚本和Python脚本)最多1万个,脚本目录最多5000个,目录层级最多为10层。
数据开发组件:作业,作业目录,脚本,脚本目录和资源。 数据质量组件:质量作业和对账作业。 数据目录组件:技术资产中的表(Table)和文件(File)类型资产,以及元数据采集任务。 数据服务组件:数据服务集群,API和APP。
建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 linkConfig.securityKey 是 String 密钥(SK)。建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 父主题: 连接参数说明
在企业模式中,开发者提交脚本或作业版本后,系统会对应产生发布任务。开发者确认发包后,需要部署者审批通过,才能将修改后的作业同步到生产环境。 自定义角色:如果预置角色不能满足您的需求,您也可以创建自定义角色。自定义角色的权限可自由配置,实现业务操作权限最小化。
创建API 配置方式生成API 脚本/MyBatis方式生成API 注册API 父主题: 开发数据服务API
数据开发API(V1) 脚本开发API 资源管理API 作业开发API 连接管理API(待下线)
表1 需要导入的列表情况 源数据表名 目的表名 a_new a b_2 b c_3 c d_1 d c_5 e b_1 f 如果通过SQL节点分别执行导入脚本,需要开发大量脚本和节点,导致重复性工作。在这种情况下,我们可以使用For Each节点进行循环作业,节省开发工作量。
当前支持DLI SQL、DWS SQL、RDS SQL、MRS Hive SQL、MRS Spark SQL、DLI Spark、Flink SQL和Flink JAR类型的单任务作业,相比于先新建脚本再在作业中以节点引用脚本的开发方式,单任务作业可以直接在SQL编辑器中调测脚本并进行调度配置
使用DataArts Studio数据开发,用户可进行数据管理、脚本开发、作业开发、作业调度、运维监控等操作,轻松完成整个数据的处理分析流程。 数据管理 数据管理 脚本开发 脚本开发 作业开发 作业开发 运维调度 运维调度 步骤7:数据质量监控 对业务指标和数据指标进行监控。
表1 需要导入的列表情况 源数据表名 目的表名 a_new a b_2 b c_3 c d_1 d c_5 e b_1 f 如果通过SQL节点分别执行导入脚本,需要开发大量脚本和节点,导致重复性工作。在这种情况下,我们可以使用For Each节点进行循环作业,节省开发工作量。
离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 补数据场景使用介绍 作业调度支持每月最后一天 获取SQL节点的输出结果值 IF条件判断教程 获取Rest Client节点返回值教程 For Each节点使用介绍 数据开发调用数据质量算子并且作业运行的时候需要传入质量参数 跨空间进行作业调度 使用Python脚本连接
备份管理 支持每日定时备份昨日系统中的所有作业、脚本、资源和环境变量。 具体请参见备份管理。 父主题: 企业模式角色操作
更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 数据迁移实战 同构/异构数据源之间批量数据迁移实战 华为云大数据技术解密 华为云大数据技术私享会资料下载 OBS数据存储 如何通过OBS控制台上传和下载数据。 智能客服 您好!
即当多个数据连接共用同一Agent时,通过这些数据连接提交SQL脚本、Shell脚本、Python脚本等任务的同时运行上限为200,超出的任务将排队等待。建议您按照业务量情况规划多个Agent分担压力。 SSL加密 否 支持对RDS服务启用SSL加密传输。
程序在读写两端会根据数据源类型,使用不同的访问接口,一般是数据源提供的对外接口,例如JDBC、原生API等,因此在开发脚本时需要依赖大量的库、SDK等,开发管理成本较高。 CDM提供了Web化的管理控制台,通过Web页实时开通服务。
脚本开发 提供在线脚本编辑器,支持多人协作进行SQL、Shell、Python脚本在线代码开发和调测。 支持使用变量。 作业开发 提供图形化设计器,支持拖拽式工作流开发,快速构建数据处理业务流水线。
即当多个数据连接共用同一Agent时,通过这些数据连接提交SQL脚本、Shell脚本、Python脚本等任务的同时运行上限为200,超出的任务将排队等待。建议您按照业务量情况规划多个Agent分担压力。