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可追溯性：数据的血缘关系，体现了数据的生命周期，体现了数据从产生到消亡的整个过程，具备可追溯性。 层次性：数据的血缘关系是有层次的。对数据的分类、归纳、总结等对数据进行的描述信息又形成了新的数据，不同程度的描述信息形成了数据的层次。 DataArts Studio生成的血缘关系图
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。
数据开发配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据开发组件中已提交版本的脚本和作业数据，但导出作业时默认只导出作业，不包含其依赖的脚本和资源。 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开发的导入导出功能进行搬迁。 数据开发数据搬迁依赖于数据开发的脚本、作业、环境变量、资源导入导出功能。
CDM通过专线直接迁移近一个月的数据以及备HBase集群的数据： CDH → CDM（华为云） → MRS 使用云专线直接迁移时的优缺点： 优点：数据无需做多次的搬迁，缩短整体搬迁周期。 缺点：在数据大量传输过程中会占用专线带宽，对客户并行进行的业务存在影响，跨越多个交换机设备。
通过数据开发实现数据增量迁移 DataArts Studio服务的DLF组件提供了一站式的大数据协同开发平台，借助DLF的在线脚本编辑、周期调度CDM的迁移作业，也可以实现增量数据迁移。 这里以DWS导入到OBS为例，介绍DLF配合CDM实现增量迁移的流程： 获取CDM作业的JSON
数据架构使用流程 DataArts Studio数据架构的流程如下： 图1 数据架构流程 准备工作： 添加审核人：在数据架构中，业务流程中的步骤都需要经过审批，因此，需要先添加审核人。只有工作空间管理员角色的用户才具有添加审核人的权限。 管理配置中心：数据架构中提供了丰富的自定义
数据服务 数据服务简介 共享版与专享版数据服务的对比 开发数据服务API 调用数据服务API 查看API访问日志 配置数据服务审核中心
关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio是基于数据湖的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。
配置。 数据调研：基于现有业务数据、行业现状进行数据调查、需求梳理、业务调研，输出企业业务流程以及数据主题划分。 主题设计：通过分层架构表达对数据的分类和定义，帮助厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。 流程设计：本例暂不涉及。流程设计是针对流程的一个结构化的整体框架，
DLMApi actionApi 创建APP DLMApp createApp 更新APP DLMApp updateApp 删除APP DLMApp deleteApp 查询APP DLMApp getApp 查询APP详情 DLMApp getAppInfo 授权API DLMRelation
量。让用户找到数据、读懂数据、消费数据，致力于为用户提供高效率的数据消费产品。 元数据 元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是关于数据的数据。元数据包括元数据实体和元数据元素。元数据元素是元数据的基本单元，若干个相关的元数据元素构成了元数据实体。 在DataArts
别规则的最高密级，字段分类允许有多个。 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
Studio平台将源数据上传或者接入到云上。 可以将离线或历史数据集成到云上。提供同构/异构数据源之间数据集成的服务，支持单表/文件迁移、整库迁移、增量集成，支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。 数据集成 创建集群 新建数据迁移的源连接、目的连接 新建表/文件迁移作业
Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 OK 400 Bad Request 父主题： 权限应用接口
数据目录API 业务资产接口 指标资产接口 统计资产接口 资产管理接口 资产分类接口 资产分级接口 资产信息 血缘信息 元数据采集任务接口 数据地图接口 标签接口
为了满足用户实际业务场景需求，现将数据架构的指标管理与数仓分层进行独立管理，从而降低指标管理的使用门槛，帮助用户把指标系统快速使用起来。 数据指标的指标设计和指标开发功能，均继承了数据架构的流程设计和技术指标的功能。数据架构这两块功能即将下架，建议您后续使用数据指标组件相关功能。 业务场景 数据指标主要用
数据治理度量评分规则 数据治理成熟度评估分5个级别： 级别1是最低级别，数据治理处于初始级别，空白状态，没有相关流程及数据治理管控。 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。
全部 数据集成 数据开发 管理中心 数据架构 数据质量 数据目录 数据服务 数据安全 数据集成 数据集成提供30+同构/异构数据源之间数据集成的功能，帮助您实现数据自由流动。支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。 数据集成基于
数据目录支持采集哪些对象的资产？ 数据目录目前支持采集数据湖的资产，例如MRS Hive、DLI、DWS等，除此之外也支持采集以下数据源的元数据： 关系型数据库，如MySQL/PostgreSQL等（可使用RDS类型连接，采集其元数据） 云搜索服务CSS 图引擎服务GES 对象存储服务OBS
描述 dw_id String 数据连接ID。 dw_name String 数据连接名称。 dw_type String 数据连接类型： HIVE数据源 DWS数据源 SPARK数据源 dw_config dw_config object 数据开发细粒度连接配置信息。 表6 dw_config
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