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通过API工具调用APP认证方式的API APP认证方式的API接口可以分别绑定不同的应用，安全级别最高。如果您需要API工具调用APP认证方式的API，则需要先通过JavaScript SDK包中的demo.html手动生成认证信息，再使用API工具调用。 本章节以Postma
通过API工具调用IAM认证方式的API IAM认证方式的API调用前，需要调用IAM服务的获取用户Token接口获取Token，然后通过Token进行安全认证。 本章节以Postman工具为例，为您介绍如何使用API工具调用IAM认证方式的API，主要包含如下几步： 获取API
本章节以Postman工具为例，为您介绍如何使用API工具调用无认证方式的API，主要包含如下几步： 获取API信息：准备API关键信息，用于API调用。 调用API：通过Postman工具调用API。 前提条件 已完成无认证方式的API或API工作流的发布，在服务目录中可以查看已发布的API。 本
Studio云服务通过华为云安全公告密切跟踪漏洞，如Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）、Fastjson存在反序列化漏洞（CNVD-2022-40233）等，如发现服务模块涉及漏洞影响，会迅速通过官方解决方案升级现网更新漏洞。 更新配置 DataArts
常用EL表达式样例合集 本章节介绍常用的EL表达式及示例。 表1 常用的EL表达式 方法 描述 示例 String getNodeStatus(String nodeName) 获取指定节点运行状态，成功状态返回success，失败状态返回fail。 例如，判断节点是否运行成功，
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。 图1 数据治理评分卡 父主题： 数据治理度量评估体系
Studio实例（DataArts Studio企业版）、创建工作空间等一系列操作后，可以根据自身的业务需求使用DataArts Studio提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 数据迁移 数据迁移进阶实践 本最佳实践提供了数据集成CDM组件的高阶使用技巧，例如如何实现增量迁移、时间宏变量表达式写法等。
面向的读者 本文面向的读者包括：企事业各级管理人员、参与数据工作的相关人员、工具平台开发维护的相关人员等。
支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 脚本开发 提供在线脚本编辑器，支持多人协作进行SQL、Shell、Python脚本在线代码开发和调测。 支持使用变量和函数。 作业开发 提供图形化设计器，支持拖拉拽方式快速构建数据处理工作流。
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。
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。
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
业务指标监控是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。 数据质量监控 数据质量监控是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具，您可以配置数据质量检查规则，在线监控数据准确性。 数据质量可以从完整性、
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。
脚本开发流程 脚本开发功能提供如下能力： 提供在线脚本编辑器，支持进行SQL、Shell、Python等脚本在线代码开发和调测。 支持导入和导出脚本。 支持使用变量和函数。 提供编辑锁定能力，支持多人协同开发场景。 支持脚本的版本管理能力，支持生成保存版本和提交版本。 保存版本时
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。
开发SQL脚本 数据开发支持对SQL脚本进行在线开发、调试和执行，开发完成的脚本可以在作业中调度运行（请参见开发Pipeline作业）。 数据开发模块支持如下类型SQL脚本。而不同数据源的SQL语法有所差异，开发SQL语句前请预先了解各数据源的语法规则。 DLI SQL脚本：请参见SQL语法参考。
Secret）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认证方式的API授权给当前账号或其他账号后，借助从IAM服务获取的用户Token进行安全认证。支持通过API调用工具调用，安全级别中等。 无认证：不需要认证，所有用户均可访
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。
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