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Python脚本开发的样例教程请参见开发一个Python脚本。 前提条件 已新增Python脚本，请参见新建脚本。 已新建主机连接，该Linux主机配有用于执行Python脚本的环境。新建主机连接请参见主机连接参数说明。 连接主机的用户需要具有主机/tmp目录下文件的创建与执行权限。
成的脚本可以在作业中调度运行（请参见开发Pipeline作业）。 前提条件 已新增Shell脚本，请参见新建脚本。 已新建主机连接，该Linux主机用于执行Shell脚本，请参见主机连接参数说明。 连接主机的用户需要具有主机/tmp目录下文件的创建与执行权限。 Shell或Pyt
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
FTP/SFTP连接参数说明 FTP/SFTP连接适用于从线下文件服务器或ECS服务器上迁移文件到数据库。 当前仅支持Linux操作系统的FTP 服务器。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 连接FTP或S
创建数据连接需要注意哪些事项？ RDS数据连接方式依赖于OBS。如果没有与DataArts Studio同区域的OBS，则不支持RDS数据连接。 主机连接当前仅支持Linux系统主机。 当所连接的数据湖发生变化（如MRS集群扩容等情况）时，您需要重新编辑并保存该连接。 数据连接中的数据湖认证信息如果发生变化（
设置规则的权重，支持按照字段级别设置权重。权重范围：【1-9】，整数。默认值为5。 计算范围 选择扫描区域 支持选择“全表扫描”或“条件扫描”，默认为全表扫描。 当仅需计算一部分数据，或需周期性按时间戳运行质量作业时，建议通过设置where条件进行条件扫描。 数据质量作业支持传参，可以将环境变量参数传递给数据质量作业。
取消：创建采集任务的时候，配置“数据分类”为“手动同步分类结果”时，才可进行此操作。状态为执行中的实例，单击取消，可终止重跑此实例。 更多 > 扫描结果：创建采集任务的时候，配置“数据分类”为“手动同步分类结果”时，才可进行此操作。可用于查看采集任务实例执行结果，确认分类结果是否匹配。
在“质量作业”页面单击“新建”，进入“基本配置”页面，配置质量作业的基本信息。 单击“下一步”进入“规则配置”页面，配置质量作业的相关规则。在“计算范围”的“条件扫描”里面配置数据质量作业参数，如下图所示。 图1 设置数据质量参数 单击“下一步”，依次配置告警、订阅、调度等信息。配置质量作业的详细操作请参见新建质量作业。
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。
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。
FTP/SFTP到搜索的迁移仅支持如CSV等文本文件，不支持二进制文件。 FTP/SFTP到OBS的迁移仅支持二进制文件。 HTTP到OBS的迁移推荐使用obsutil工具，请参见obsutil简介。 SFTP HTTP Hadoop：MRS HDFS 关系型数据库 云数据库 MySQL 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI）
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。
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
单击数据库（或数据库和schema、命名空间）后的“设置”，设置采集任务扫描的数据库（或数据库和schema、命名空间）范围。当不进行设置时，默认选择该数据连接下的所有数据库（或数据库和schema、命名空间）。 单击数据表后的“设置”，设置采集任务扫描的数据表范围。当不进行设置时，默认选择数据库（或数
长度为1～128个字符。 图片路径 是 需要识别的图片在OBS上的路径。 识别类型 是 可识别的图片类型, 当前仅支持通用文字识别。可支持扫描文件、电子文档、书籍、票据和表单等多种场景的文字识别。 识别结果存储目录 是 指定识别结果存储的OBS目录。 表2 高级参数 参数 是否必选
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。
com/download YASHAN推荐使用23.2.4版本，获取： Linux X86：yashandb-23.2.4.100-linux-x86_64.tar Linux ARM：yashandb-23.2.4.100-linux-aarch64.tar 金仓数据库 POSTGRESQL
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