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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
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
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
HDFS连接 介绍 通过HDFS连接，可以对MRS、FusionInsight HD或开源Hadoop的HDFS抽取、加载文件，支持CSV、Parquet和二进制格式。 连接样例 { "links": [ { "link-config-values":
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
Kafka连接 介绍 通过Kafka连接器可以与开源的Kafka数据源建立连接，并按照用户指定配置将Kafka中的数据迁移到其它数据源。目前仅支持从Kafka导出数据。 连接样例 { "links": [ { "link-config-values":
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。
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。
更新管理 更新漏洞 DataArts 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。
完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。 MapReduce服务（MRS HBase） HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。
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。
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
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：
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。
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。
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，
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