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中，并标准化为点数据集和边数据集。 MySQL到MRS Hive迁移作业：正式业务流程中，需要将MySQL中的原始样例数据需要导入MRS Hive中，并标准化为点数据集和边数据集。 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
创建时间以及停止运行中的任务。系统支持按补数据名称、创建人、日期和状态进行筛选。 图1 补数据监控主页 在图1的页面中，单击补数据名称，进入图2的页面。在此页面，用户可以查看补数据的任务执行情况，以及手动干预实例和节点的执行（如需了解更多，请参见批作业监控：补数据 ）。 图2 补数据监控详情
当您不需要使用某个脚本时，可以参考如下操作删除该脚本。 删除脚本时会检查脚本被哪个作业引用，引用列表中显示“版本”，表示此脚本被哪些作业版本引用。单击删除时，会删除对应的作业和这个作业的所有版本信息。 如果某一个待删除的脚本正在被作业关联，请确保强制删除脚本后，不影响业务使用。如果希望作业能继续正常使用，请前往作业开发页面，重新关联可用的脚本。
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促进各部门的数据治理工作，改进数据质量，提升数据治理水平。
数据架构配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据架构组件中的主题、流程、码表、数据标准、关系建模模型、维度、业务指标、原子指标、衍生指标、复合指标和汇总表数据，但不包含事实表数据。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据架构的导入导出功能进行搬迁。 数据架构数据搬迁依赖于数据架构的导入导出功能。
数据开发组件中已提交版本的脚本和作业。导出作业时默认只导出作业，不包含其依赖的脚本和资源。 数据架构组件中创建的主题、流程、码表、数据标准、关系建模模型、维度、业务指标、原子指标、衍生指标、复合指标和汇总表，不包含事实表。 数据目录组件中创建的元数据采集任务，以及定义的元数据分类和标签。 数据服务组件中发布的API。
3597W行100列、6667W行100列和10000W行100列。 多并发抽取/写入速率，定义为分别取作业抽取并发数为1、10、20、30、50时，最大的抽取/写入速率。 数据源抽取写入性能实测数据 常见数据源的性能实测结果分别如表1和表2所示。 表1 读取性能实测数据 数据源
部署：增加了打包、查看发布项、查看发布项列表、查看发布包内容 环境信息配置：只读操作 部署者 无 查看发布包 查看发布项列表 发布包：只有部署者和管理者可以操作 撤销发布：只有部署者和管理者可以操作 运维者 拥有生产环境的作业及脚本实例的运行监控、运维调度等权限。 开发环境：只读操作 生产环境：所有操作
配置行级访问控制 在业务开发过程中，存在多个开发者共同访问和维护同一张DWS表的场景，需要针对不同开发者设置不同行数据的访问权限。在这种场景下，您可以配置行级访问控制策略，为不同开发者按照行数据进行授权。 在数据安全组件新建行级访问控制策略后，通过策略同步，会将行级访问控制策略同
单击“下一步”，选择调度方式，支持单次调度和周期调度两种方式，周期调度的相关参数配置请参见表3。 表3 配置周期调度参数 参数名 说明 生效日期 调度任务的生效时间段。 调度周期 选择调度任务的执行周期，并配置相关参数。 分钟 小时 天 周 间隔时间 调度任务的间隔时间。 调度时间 设置调度任务的起始时间和结束时间。
）为主题的所有统计数据（如会员主题集市）。 指标设计：新建业务指标和技术指标，技术指标又分为原子指标、衍生指标和复合指标。 业务指标：指标一般由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。
级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据，用于指导其进行数据管理和开发工作，提高工作效率。 在DataArts Studio中，元数据是数据的描述数据，可以为数据说明其属性（
行的时间点（即当天），精确到秒。计划时间可通过$[yyyymmddhh24miss]获取。 业务ID参数包括作业ID和作业生成的实例ID两种，通过$job_id和$instance_id获取。 使用简易变量集时，需要打开简易变量集的开关，功能才能生效。开关打开的方法请参见配置默认项
户可以在集群中创建数据迁移作业，在云上和云下的同构/异构数据源之间批量迁移数据。 数据源 即数据的来源，本质是讲存储或处理数据的媒介，比如：关系型数据库、数据仓库、数据湖等。每一种数据源不同，其数据的存储、传输、处理和应用的模式、场景、技术和工具也不相同。 源数据 源数据强调数据
主数据管理是数据标准落地和提升数据质量的重要手段，是企业级数据治理的重要范畴，其目标在于保证在企业范围内重要业务实体数据的一致（定义和实际物理数据的一致）。主数据管理首先进行企业主数据的识别，然后对已识别主数据按照主数据规范要求进行数据治理和IT改造，以支撑企业业务流和工具链的打通和串联。 管理中心
数据架构组件：主题设计，逻辑模型，标准设计，物理模型，维度建模和指标。 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。 数据安全组件：敏
权的能力，由工作空间角色授权具体的操作权限，并支持自定义不同权限点的工作空间角色。 如图1和表1所示，DataArts Studio的IAM系统角色包括DAYU Administrator和DAYU User；工作空间角色是基于IAM角色DAYU User进一步授予的，权限列表列出了DataArts
、跨行和跨表的分析。支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则。支持周期性的监控。 业务指标监控 监控业务指标 数据质量监控 查看质量作业 步骤8：数据资产查看 在DataArts Studio数据目录模块中，您可以查看数据地图。 数据地图 查看业务资产和技术资产
Each节点和CDM节点，配合作业参数，实现批量创建分表迁移作业。 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
持以华为云Stack和HCS Online混合云模式部署。 关于全栈专属云、华为云Stack和HCS Online的适用场景和差异等更多信息，欢迎通过咨询了解。 DataArts Studio基于数据湖底座提供数据一站式集成、开发、治理等能力，本身不具备存储和计算的能力，需要配合数据湖底座使用。
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