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根据前一个节点的执行状态进行IF条件判断 场景说明 根据前一个CDM节点是否执行成功，决定执行哪一个IF条件分支。基于图1的样例，说明如何设置IF条件。 图1 作业样例 配置方法 登录DataArts Studio控制台，找到所需要的DataArts Studio实例，单击实例卡片上的“进入控制台”，进入概览页面。
设置API可见 操作场景 当需要修改API在服务目录中的可见范围时，可以通过“设置可见”功能或编辑API中的“服务目录可见性”参数进行设置。 前提条件 已创建API。 通过“设置可见”功能修改API可见范围 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据服务”模块，进入数据服务页面。
数据治理框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系
数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责
华为数据治理案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果
数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则
一个正常的MRS集群数据连接。因此建议一个Agent对应一个MRS集群数据连接。 服务器列表 是 手动参数为连接串模式时显示该参数。 一个或多个通过逗号分割的服务器列表（服务器域名或IP地址:服务器端口）。 例如: 192.168.0.1:27017,192.168.0.2:27017
Client算子返回值教程。 当由于网络限制，Rest Client某些API无法调通时，可以尝试使用Shell脚本进行API调用。您需要拥有弹性云服务器ECS，并确保ECS主机和待调用的API之间网络可通，然后在DataArts Studio创建主机连接，通过Shell脚本使用CURL命令进行API调用。
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
数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架
命令样例如下： pip install krbcontext == 0.10 执行pip命令需要查看服务器安装的版本（有可能是pip3），执行如下命令进行查看： which pip 第二步：在执行任务的服务器上安装Impala客户端（也可以装整个MRS客户端）并上传Impala用户认证凭证 在
设置工作空间配额 使用DataArts Studio前，您需要为当前工作空间设置工作空间配额（当前仅支持数据服务专享版API配额）。如果当前工作空间的“已使用配额”超出“已分配配额”，或者“总使用配额”超出“总分配配额”，则会导致相应业务使用受限，例如无法再新建数据服务专享版API。
设置工作空间配额 使用DataArts Studio前，您需要为当前工作空间设置工作空间配额（当前仅支持数据服务专享版API配额）。如果当前工作空间的“已使用配额”超出“已分配配额”，或者“总使用配额”超出“总分配配额”，则会导致相应业务使用受限，例如无法再新建数据服务专享版API。
设计和维护数据治理方法、总则、工具和平台，协助各数据领域工作组实施数据治理工作，对整体数据治理工作进行度量和汇报，并对跨领域的数据治理问题和争议进行解决和决策。 各领域数据治理工作组：在各领域数据范围内进行数据治理的工作，依据数据治理委员会制定的数据治理方法和总则，制定本领域数
已建立统一的数据分类管理框架，指导各领域进行分类管理。华为信息架构框架，通过政策发文明确信息架构的定义和构成要素，在公司层面建立统一的架构方法。基于ISO8000标准，华为建立了数据质量管理框架和运作机制，每年例行开展两次公司级数据质量度量，从“设计“与”执行”两个方面度量数据质
级别2是开始管理级别，仍处于匮乏状态，没有形成正式一致的数据治理方法。 级别3是明确定义级别，处于可改进状态，已经形成了主动治理的流程和正式一致的数据治理方法。 级别4是量化管理级别，已经步入适宜匹配状态，贯穿组织采用的正式一致的数据治理方法都是可量化管控的。 级别5是最高级别，专注于持续优化提升，已经步入卓越状态。
如何使用CDM服务将MySQL的数据导出成SQL文件，然后上传到OBS桶？ 解决方案 CDM服务暂不支持该操作，建议通过手动导出MySQL的数据文件，然后在服务器上开启SFTP服务，然后新建CDM作业，源端是SFTP协议，目的端是OBS，将文件传过去。 父主题： 数据集成
华为数据治理思考 华为在发展中也遇到了如下的数据问题： 数据管理责任不清晰，造成数据问题无人决策解决； 数据多源头，造成数据不一致，不可信； 数据大量搬家造成IT重复投资； 数据无定义造成难于理解、难于使用； 各部门发布报告，统计口径不一致，困扰业务决策； 数据形态多样化，数据量迅猛增长，数据处理逻辑复杂，投资大；
华为数据治理效果 以财经为例，在数据治理前存在很多问题，如由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单一个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理，华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月
数据治理度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式，包括11个治理模块，60多个调查问卷事项，全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式，由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分，作为一个工具手段持续推动
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