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本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台，支持多种大数据工具的开发。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。
n Language，简称EL），根据运行环境动态生成参数值。数据开发EL表达式包含简单的算术和逻辑计算，引用内嵌对象，包括作业对象和一些工具类对象。 环境变量：环境变量是在操作系统中一个具有特定名字的对象，它包含了一个或者多个应用程序所使用到的信息。 补数据：手工触发周期方式调度的作业任务，生成某时间段内的实例。
SDK概述 DataArts Studio服务软件开发工具包（DataArts Studio SDK，DataArts Studio Service Software Development Kit），目前提供了REST API SDK包和数据服务SDK包两种开发包，功能和差异如
数据安全管理制度文件 技术工具 数据安全技术体系并非单一产品或平台的构建，而是覆盖数据全生命周期，结合组织自身使用场景的体系建设。依照组织数据安全建设的方针总则，围绕数据全生命周期各阶段的安全要求，建立与制度流程相配套的技术和工具。 图3 数据安全技术体系 其中基础通用技术工具为数据全生命周期的安全提供支撑：
点。数据开发模块EL表达式使用简单的算术和逻辑计算，引用内嵌对象，包括作业对象和一些工具类对象。 作业对象：提供了获取作业中上一个节点的输出消息、作业调度计划时间、作业执行时间等属性和方法。 工具类对象：提供了一系列字符串、时间、JSON操作方法，例如从一个字符串中截取一个子字符串、时间格式化等。
发布等阶段）指导用户使用DataArts Studio开展数据治理工作；功能落地是指DataArts Studio平台提供自动化、智能化的工具帮助用户高效完成数据治理工作。 数据治理方法论还有完全版本，详细描述了流程落地和功能落地内容。欢迎您通过《华为数据之道》图书进行深入了解，或进行服务咨询。
步骤7：数据质量监控 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析。 在DataArts Studio数据质量模块中，可以对业务指标和数据质量进行监控。
en进行安全认证。 API工具调用：需要调用IAM服务的获取用户Token接口获取Token，再使用API工具调用。 通过API工具调用IAM认证方式的API API工具调用场景可使用IAM认证方式。 无认证 低 无需授权，所有用户均可访问。 API工具调用：直接调用，无需认证信息。
通过不同方式调用API 调用API方式简介 （推荐）通过SDK调用APP认证方式的API 通过API工具调用APP认证方式的API 通过API工具调用IAM认证方式的API 通过API工具调用无认证方式的API 通过浏览器调用无认证方式的API 父主题： 调用数据服务API
作，形成数据质量精细化管控文化。根据数据治理领导组的愿景和长期目标，建立和管理数据治理流程、阶段目标和计划，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
发现敏感数据 完成了敏感数据识别规则组定义后，就可以根据定义的规则来创建敏感数据识别任务，发现敏感数据，并将敏感数据同步到数据地图组件。 敏感数据发现任务运行后，为使该识别规则在静态脱敏任务中生效，必须在“敏感数据分布>手工修正”页面对任务中的识别规则进行“确认”，使规则状态变更为“有效”。
缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。 数据运营的挑战 数据运营效率低，业务环境的快速变化带来大量多样化的数据分析报表需求，因为缺乏高效的数据运营工具平台，数据开发周期长、效率低，不能满足业务运营决策人员的诉求。
当前，数据架构有完善的指标设计和管理能力，建议您后续使用数据架构的业务指标功能，数据质量的业务指标监控模块即将下线。 业务指标监控模块是对业务指标进行质量管理的工具。 为了进行业务指标监控，您可以先自定义SQL指标，然后通过指标的逻辑表达式定义规则，最后新建并调度运行业务场景。通过业务场景的运行结果，
数据质量监控简介 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行、跨源和跨表的分析。数据质量支持对离线数据的监控，当离线数据发生变化时，数
数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。 数据存储架构：要有足够的扩展性和可靠性，可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。包括定义数据源、制定数据同步策略、移动数据、编制数据目录等。
数据API调用；当使用其他认证方式时，可以通过API调用工具或浏览器调用。 APP认证：将APP认证方式的API授权给应用后，使用应用的密钥对（AppKey和AppSecret）进行安全认证，支持通过SDK或API调用工具调用，安全级别高，推荐使用。 IAM认证：将IAM认证方式
创建并管理工作空间 购买DataArts Studio实例的用户，系统将默认为其创建一个默认的工作空间“default”，并赋予该用户为管理员角色。您可以使用默认的工作空间，也可以参考本章节的内容创建一个新的工作空间。 DataArts Studio实例内的工作空间作为成员管理、
查看敏感数据分布 本章主要介绍如何查看敏感数据发现结果以及手工修正。 查看敏感数据发现结果：敏感数据识别任务完成后，需要查看任务的运行结果。 手工修正：发现敏感数据后，您必须根据具体情况进行手工修正，通过对任务中的识别规则进行“确认”，使规则状态变更为“有效”，才能使该识别规则在静态脱敏任务中生效。
Translation）或端口转发，以代理的方式访问。 这里重点介绍如何通过端口转发工具来实现访问内部数据，流程如下： 找一台windows机器作为网关，该机器必须可以直接访问Internet，同时可以访问内网。 在该机器上安装端口映射工具（IPOP）。 通过端口映射工具（IPOP）配置端口映射。 长时间将内网数据库
度量评估： 表1 度量评估 度量评估工具 度量评估对象 度量评估方法 度量评估频次 数据治理成熟度评估 企业整体 调查问卷 年度 数据治理评分卡 各业务及IT部门 数据治理工作组与各业务及IT部门共同打分 季度 两个层面的数据治理度量评估工具 通过年度的整体数据治理成熟度评估，了
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