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执行SQL语句失败，系统提示“Failed to create ThriftService instance, please check the cluster has available resources and check YARN or Spark driver's logs
从数据运营方案（数据中台）的数据集成、数据治理以及数据开放三层结构来看，DataArts Studio和ROMA主要差别在于数据治理方面： ROMA作为连接各个系统的管道，对接入数据没有治理和规划的功能。 DataArts Studio支持对接入数据进行结构分析，重新建模，最终打破数据孤岛，帮助企业建立统一数据模型。
通过CDM节点批量创建分表迁移作业 适用场景 业务系统中，数据源往往会采用分表的形式，以减少单表大小，支持复杂的业务应用场景。 在这种情况下，通过CDM进行数据集成时，需要针对每张表创建一个数据迁移作业。您可以参考本教程，通过数据开发模块的For Each节点和CDM节点，配合作业参数，实现批量创建分表迁移作业。
hon脚本，系统自动默认显示Python版本，例如Python3。如果脚本未创建，请参考新建脚本和开发Python脚本先创建和开发脚本。 说明： 若选择Python语句方式，数据开发模块将无法解析您输入Python语句中携带的参数。 若选择Python脚本方式，系统自动默认显示的
在弹出框中，选择审核人，单击“确认提交”，提交审核。 如果当前用户已被添加为审核人，则可以勾选“自助审批”，单击“确认提交”后，状态显示为“已发布”。 选择审核人时，系统支持选择多个审核人，全部审批通过后，状态才会显示为已发布。如果有任意一个人驳回，则状态为已驳回。 可以参照步骤3~步骤5，完成其他业务指标的创建和发布。
Studio实例，单击实例卡片上的“进入控制台”，进入概览页面。 选择“空间管理”页签，在工作空间列表中，找到所需要的工作空间，单击工作空间的“数据开发”，系统跳转至数据开发页面。 在“作业开发”页面，新建数据开发作业，然后分别选择CDM节点和两个Dummy节点，选中连线图标并拖动，编排图1所示的作业。
未配置测试运行历史OBS桶，则无法查看历史运行的详细信息。请参考本节操作配置OBS桶。 约束限制 OBS路径仅支持OBS桶，不支持并行文件系统。 配置方法 参考访问DataArts Studio实例控制台，登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts Stu
配置的资源队列为最高优先级。 Spark作业名称 是 MRS作业名称，只能由英文字母、数字、中划线和下划线组成，长度不能超过64个字符。 系统支持作业名称按照作业名称_节点名称格式自动填入。 说明： 作业名称不得包含中文字符、超出长度限制等。如果作业名称不符合规则，将导致提交MRS作业失败。
通过“导出”功能，可将数据直接/或修改后批量导入系统。 通过“下载Excel模板”，将数据填写好再导入至系统中。 配置目录的映射资源信息，选择导入后的规则模板存储目录。如不选择，默认使用原映射资源信息。 图11 配置映射资源信息 单击“导入”，将填好的Excel表格模板导入到系统。 单击“导入记录”页签，可查看对应的导入记录。
Job节点执行一个预先定义的CDM作业，实现数据迁移功能。 如果CDM作业中配置了时间宏变量，通过DataArts Studio数据开发调度CDM迁移作业时，系统会将时间宏变量替换为（数据开发作业计划启动时间-偏移量），而不是（CDM作业实际启动时间-偏移量）。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置CDM
导入物理模型时，如果数据源类型不支持，系统会默认继承物理模型的数据连接类型。 在物理表列表中，单击列表上方的“导入”，选择“导入PDM”。在“导入表”对话框中，选择“导入配置”页签。 图12 导入PDM 选择是否更新已有数据。 不更新：当数据重复时，不会替换系统中原有的数据。 更新：当数据重复时 系统中的原有
速将数据表生成数据API的能力，涵盖API发布、管理、运维的全生命周期管理，帮助您简单、快速、低成本、低风险地实现微服务聚合、前后端分离、系统集成，向合作伙伴、开发者开放功能和数据。 相对于数据共享交换或其他数据开放形式，使用数据服务进行数据开放具备如下优势： 统一接口标准，减少上层应用对接工作量。
BINARY_FILE：二进制格式，不解析文件内容直接传输，不要求文件格式必须为二进制。适用于文件到文件的原样复制。 当选择“BINARY_FILE”时，目的端也必须为文件系统。 fromJobConfig.lineSeparator 否 String 文件中的换行符，默认自动识别"\\n"、"\\r"或"\\r
下拉选择Schema。该参数仅DWS和POSTGRESQL模型的表有效。 更新已有表 在导入时，如果所要导入的表在关系模型中已存在，是否更新已有的表。在导入时，系统将按表编码进行判断将要导入的表在当前的关系模型中是否已存在。在导入时，只有创建或更新操作，不会删除已有的表。 不更新：如果表已存在，将直接跳过，不更新。
方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不支持自动血缘解析的场景下，再手动配置血缘关系。 自动血缘解析，是由系统解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节点后自动产生的，无需进行手动配置。支持自动血缘解析的节点类型和场景请参见自动血缘解析。 手动配
基线承诺时间是任务运行成功的最晚时间点。即面向数据应用，任务承诺在该时间点前完成。如果希望为运维人员预留一定的时间处理异常，用户可以为基线设置预警余量，则系统会将承诺时间-预警余量作为触发报警的预警时间，判断任务能否在预警时间前运行成功。 设置基线承诺时间和预警余量的详细信息请参见基线管理。 如何合理的配置基线承诺时间和预警余量
对账作业创建完成后，可以在作业里面进行查看，系统支持通过作业名称、创建人、最近运行时间进行筛选。同时，系统支持模糊搜索。 对账作业创建完成后，可以对该对账作业进行编辑、删除、运行、启动调度、停止调度等操作。 单次调度模式不支持启动调度。 运行单个对账作业 系统支持运行单个对账作业。 选择“数据质量监控
数据开发应用示例 操作场景 数据治理中心DataArts Studio帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 下面介绍如何调用创建脚本API创建脚本，API的调用方法请参见如何调用API。 前提条件 您
数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：
企业数据繁杂，无标准，质量低。 企业的IT系统经历了数据量高速膨胀的时期，这些海量的、分散在不同角落的数据导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度。企业无法从统一的业务视角去概览整个企业内部的数据信息。暴露出来的只是一个个独立的系统，系统与系统之间的关系、标准数据从哪里获取都无从知晓。
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