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当迁移动作影响到客户的HDFS集群时，需要手动停止作业。 如果作业出现大批量的失败： 先检查DES盒子是否被写满。如果写满，需要清除最近写入的目录，保证后面写入的数据都是完整的。 再检查网络是否连通。 检查客户的HDFS集群。检查是否有指标异常的现象，如果有，则需要暂停迁移任务。 父主题： 车联网大数据零丢失搬迁入湖
Kafka、云搜索服务、分库、神通数据库（ST）。 连接的参数配置完成后单击“测试”，可测试连接是否可用。或者直接单击“保存”，保存时也会先检查连接是否可用。 受网络和数据源的影响，部分连接测试的时间可能需要30～60秒。 管理连接 CDM支持对已创建的连接进行以下操作： 删除：支
通过切换agent代理来临时规避此问题。 解决方案 建议您通过以下措施解决此问题： 检查CDM集群是否被关机。 是，将CDM集群开机后，确认管理中心的数据连接恢复正常。 否，跳转至步骤2。 检查该CDM集群是否同时被用于数据迁移作业和管理中心连接代理。 是，您可以错开数据迁移作业
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。
业或同时启动依赖的作业。如何配置依赖作业，请参见配置作业调度任务（批处理作业）。 如果该作业在基线任务链路上，暂停调度/停止调度时，系统会自动给出基线关联的弹窗提示。 如果该作业在基线任务链路上或者被其他作业依赖， 暂停调度/停止调度时，系统会自动给出弹窗提示。 图3 启动作业 批作业监控：补数据
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。
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：
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
统一权限治理 权限治理使用流程 授权dlg_agency委托 检查集群版本与权限 同步IAM用户到数据源 数据权限访问控制 服务资源访问控制 Ranger权限访问控制 父主题： 数据安全
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。
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）
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。
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
因为目的端写入过慢会影响至源端，导致源端抽取速度下降，因此链路速度过慢请优先排查目的端写入速度，在排除目的端因素后再排查上游。 目的端写入慢 检查目的端负载是否已达到目的端数据源上限。优先查看目的端数据源的监控指标，查看CPU、内存、IO等参数是否处于高负载状态。 在排除目的端负载的情况下，加大作业并发，以提高写入速度。
一直等待Spark作业执行完成才结束。 流处理：指Spark作业为流处理运行模式，节点执行时只要作业启动成功即执行成功。后续每次周期运行时检查任务是否处于运行状态，如果处于运行状态，则认为节点执行成功。 注意，此处不会为Spark增加对应的batch或streaming模式参数，您还需要为Spark作业指定对应参数。
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
个实例并行执行，如果作业实际执行时间大于作业配置的调度周期，会导致后面批次的作业实例堆积，从而出现上述问题。 解决方案 出现上述问题时，请检查作业配置的调度周期是否小于作业实际执行所需要的时间，根据实际情况调整作业的调度计划。 父主题： 数据开发
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