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义相同的字段，单击或按钮增加或删除JOIN条件。JOIN条件之间是and的关系。 单击“确定”完成设置。 设置JOIN后，如果想删除JOIN表，单击所需删除的表名后的按钮就可以删除该JOIN表。 图4 JOIN条件 字段映射 为来源于当前映射的字段，依次选择一个含义相同的源字段。
更新：当数据重复时 系统中的原有数据为草稿状态，则会覆盖生成新的草稿数据。 系统中的原有数据为发布状态，则会生成下展数据。 单击“添加文件”，选择编辑完成的导入模板。 单击“上传文件”，上传完成后，自动跳转到“上次导入”页签，查看已导入的数据。 单击“关闭”。 导出 可通过导出的方式将衍生指标导出到本地。
支持手动输入，也可以在下拉列表中选择已经创建的维度。维度的创建请参见新建维度。 已创建的统计维度来自数据架构模块。 单击“查看映射关系”，可以查看映射关系配置的维度信息，并选择维度对应的字段。 例如，该示例中，统计维度设置为地区。 时间周期 在下拉框中选择所需要的时间周期，并选择关联的字段。系统预置了一些
务等数据平台。 安全稳定、降低成本 一站式的服务能力和稳定的数仓服务，让云上数据万无一失；免自建大数据集群、免运维，极大降低企业建设数仓成本。 图2 云上数据平台 基于行业领域知识库快速构建数据中台 通过应用华为在企业业务领域积累的丰富的行业领域模型和算法，帮助企业构建数据中台，快速提升数据运营能力。
作业）支持的数据源。 数据集成（离线作业）的数据连接来自于管理中心中适用组件已勾选“数据集成”的数据连接，离线集成作业支持的数据源详情请参见离线集成作业支持的数据源。 数据集成（实时作业）的数据连接来自于管理中心中适用组件已勾选“数据集成”的数据连接，实时集成作业支持的数据源详情请参见实时集成作业支持的数据源。
关的统计指标组成的，向用户提供了以统计粒度为主题的所有统计数据。 数据开发：一站式协同开发平台 DataArts Studio数据开发是一个一站式敏捷大数据开发平台，提供可视化的图形开发界面、丰富的数据开发类型（脚本开发和作业开发）、全托管的作业调度和运维监控能力，内置行业数据处
步骤2：数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据，分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。
数据进行分析处理，有时候处理的逻辑特别复杂，无法通过SQL处理，那么可以通过Spark作业进行分析处理。本章节通过一个例子演示如何在数据开发模块中提交一个Spark作业。 操作流程如下： 创建DLI集群，通过DLI集群的物理资源来运行Spark作业。 获取Spark作业的演示JA
Studio前，建议您通过流程设计提前分析业务情况，明确业务诉求，并结合DataArts Studio服务的能力进行业务流程设计。 需求分析。分析业务情况，明确业务诉求，并提炼出数据治理流程的实现框架，支撑具体数据治理实施流程的设计。 业务调研。明确DataArts Studio服务的能力边界，并分析后续的业务负载情况。
入选的试点评估单位向评估机构提交有效的申请材料。 评估机构受理评估申请后，组织实施文件评审和现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。 评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查。对于合规性审查中发现存在较大问题的评估结果有权驳回。对于评估机构推荐的量化管理级和优化级
支持单击右键，可快速复制作业名称，同时可以快速的关闭已打开的作业页签。 在MRS API连接模式下，单任务MRS Spark SQL和MRS Hive SQL运行完以后，在执行结果中查看运行日志，增加一键跳转MRS Yarn查看日志的链接。 企业模式下，开发作业时，单击页面上方的“前往发布”跳转到任务发布页面。
本步骤通过电影信息和评分信息的原始数据，分析评分最高的Top10电影和最活跃的Top10电影，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 创建DWS SQL脚本top_rating_movie（用于存放评分最高的Top10电影） 评分最高Top10电影的计算方法是：先计
管理脱敏策略 在实际生产中，会存在数据分析部门需要对数据进行数据分析，数据中存在敏感信息，但又不得不开放权限。此时就可以建立脱敏策略并对敏感数据进行脱敏，在满足业务需要的同时保证了数据的真实性不被泄露。 本章主要介绍如何创建脱敏策略。此处的脱敏策略仅适用于静态脱敏任务。 前提条件
供应商2017年度的运营数据。基于需求分析和业务调研，数据治理业务流程设计如图1所示，后续的数据治理操作均基于本业务流程完成。 图1 流程设计 需求分析 通过需求分析，可以提炼出数据治理流程的实现框架，支撑具体数据治理实施流程的设计。 在本示例场景下，当前面临的数据问题如下： 未建立标准化模型
据质量提供了历史校验结果的管理，以便您对数据质量分析和定级。 另外，数据质量监控DQC支持根据数据架构中的数据标准，自动生成标准化的质量规则，并进行周期性的监控。 数据质量监控主界面包括以下功能模块。 功能 说明 总览 默认首页是总览页面，显示了数据表的报警和阻塞情况。 主要包括以下几部分内容：
指标数据统计的基本计量单位。 *统计周期 指标统计的周期颗粒度。 统计维度 常用的统计维度，维度一般存在层级关系。 *刷新频率 指标数据的刷新的最小频率。 统计口径&修饰词 除统计周期和维度外，该指标常用的统计口径&修饰词，限制指标数据的范围。 指标应用场景 描述该指标重要的应用场景，包括在线报表、例行报告、汇报材料等。
维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。典型的维度模型有星
运行作业：单击作业操作列的“运行”可手动启动作业。 查看历史记录：单击作业操作列的“历史记录”进入历史记录界面，可查看该作业的历史执行记录、读取和写入的统计数据。在历史记录界面单击“日志”，可查看作业执行的日志信息。 删除作业：选择作业操作列的“更多 > 删除”可删除作业。 停止作业：选择作业操作列的“更多
本入门示例以某电商商城的BI报表数据为例，分析用户和商品的各种数据特征。 为方便演示，本示例提供了用于模拟原始数据的部分数据。为了方便将源数据集成到云上，我们需要先将样例数据存储为CSV文件，将CSV文件上传至OBS服务中。 创建CSV文件（UTF-8无bom格式），文件名称为对应的数据表名，
新建数据分类（待下线） 本章主要介绍如何创建数据分类规则。 在已上线数据安全组件的区域，数据目录中的数据安全功能已由数据安全组件提供，不再作为数据目录组件能力。当前数据目录中的数据安全功能仅限于存量用户使用。 数据安全组件当前在华东-上海一、华东-上海二、华北-乌兰察布一、华北-
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