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目的 数据是企业核心资产，企业需要建立起数据字典，有效管理其日益重要的数据和信息资源；同时建立数据持续改进机制，来不断提升数据质量。数据的价值和风险应被有效管理，以支撑企业管理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。数据准确是科学决策的基础，数据架构和标准的统一是全流程高效运作、语言一致的前提。
导入连接（待下线） 连接管理能力由管理中心统一提供，相关接口已不再维护，推荐使用管理中心API进行连接管理。 功能介绍 将存放在OBS桶的连接文件导入到数据开发模块中，一次可以导入一个或多个连接。执行本接口之前，需要将连接文件放到OBS的桶中。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。
最小化权限授权实践 实践场景及目标 某数据运营工程师专职负责数据质量监控相关工作，仅需要服务数据质量组件的操作权限。 图1 权限体系 服务的权限体系如图1所示。如果项目管理员直接赋予该数据运营工程师IAM账号“DAYU User系统角色+工作空间开发者角色”权限，则会出现如下非必需权限过大的风险：
配置作业调度为年调度 场景描述 在配置作业配置调度时，可以选择一年中的某个时间进行调度。如果您需要配置作业的调度时间为年调度，请参考下面的方法进行配置。 配置方法 在DataArts Studio中配置一个按月调度执行的作业，然后在作业里面新增一个Dummy节点（空节点，不处理实
通过应用授权APP认证方式API 应用定义了一个API调用者的身份。对于使用APP认证方式的API，必须在创建APP类型应用并将API授权给应用后，才能获得认证信息以用于API调用。 一个APP认证方式的API可以授权给多个APP类型的应用，多个APP认证方式的API也可以授权给
查看作业实例 作业实例的数据保留最近90天的结果。 界面说明 介绍“数据质量监控 > 运维管理”页面中的区域和按键功能。 图1 页面区域说明 表1 运维管理页面 序号 区域 描述 1 导航栏 左侧导航栏，包括数据质量规则的存储目录。 用户可以根据实际需要对规则进行分目录存放，每级
获取规则模板详情 功能介绍 获取规则模板详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/quality/rule-templates/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目
购买批量数据迁移增量包 批量数据迁移增量包对应数据集成CDM集群。 通过购买一个按需计费方式的批量数据迁移增量包，系统会按照您所选规格自动创建一个数据集成CDM集群。 通过购买一个套餐包方式的批量数据迁移增量包，系统不自动创建CDM集群，而是在生效期内的每个计费月内按月提供745
基线实例 系统使用基线实例计算任务每次运行的预计完成时间。本章节为您介绍如何查看基线实例详情和基线运行通知。 使用限制 仅开启状态的基线才会生成基线实例。详细信息请参见基线管理。 查看基线实例列表 参考访问DataArts Studio实例控制台，登录DataArts Studio管理控制台。
数据治理度量评分规则 数据治理成熟度评估分5个级别： 级别1是最低级别，数据治理处于初始级别，空白状态，没有相关流程及数据治理管控。 级别2是开始管理级别，仍处于匮乏状态，没有形成正式一致的数据治理方法。 级别3是明确定义级别，处于可改进状态，已经形成了主动治理的流程和正式一致的数据治理方法。
离线处理集成作业概述 离线处理集成作业作为数据开发的一个作业类型，支持跨集群下发数据迁移作业，实现常用的批作业迁移能力。 相比于传统的依靠CDM集群进行生命周期管理CDM迁移作业，离线处理集成作业依靠数据开发组件的生命周期管理，由数据开发进行集成作业的统一调度和CDM集群资源的统
补数据场景使用介绍 适用场景 在某项目搬迁场景下，当您需要补充以前时间段内的历史业务数据，需要查看历史数据的详细信息时，可以使用补数据特性。 补数据是指作业执行一个调度任务，在过去某一段时间里生成一系列的实例。用户可以通过补数据，修正历史中出现数据错误的作业实例，或者构建更多的作业记录以便调试程序等。
配置互斥 通过配置互斥组，可以避免多个作业去并发的运行。配置好互斥组以后，本次设置将在作业的下一个调度周期生效。 互斥组配置完成后，在同一个互斥组内的作业，只能有一个作业是运行中，其他作业生成实例后则处于等待运行中。当运行中的作业运行完（包括执行成功、执行失败、取消）或者停止调度
创建规则模板 功能介绍 创建规则模板。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/quality/rule-templates 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。
Spark Python脚本如何引用Python脚本？ 下图为一个Python脚本： def hello1(odps): sql_str="""select date_ptn ( to_char (
步骤1：数据准备 使用DataArts Studio前的准备 如果您是第一次使用DataArts Studio，请参考购买并配置DataArts Studio章节完成注册华为账号、购买DataArts Studio实例（DataArts Studio企业版）、创建工作空间等一系列
开发Pipeline作业 对已新建的作业进行开发和配置。 开发Pipeline模式的批处理作业和实时处理作业，请您参考编排作业节点、配置作业基本信息、配置作业参数和调测并保存作业章节。 前提条件 已创建作业，详情请参见新建作业。 当前用户已锁定该作业，否则需要通过“抢锁”锁定作业
华为数据治理效果 以财经为例，在数据治理前存在很多问题，如由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单一个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理，华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月
解决方案 背景信息 解决方案定位于为用户提供便捷的、系统的方式管理作业，更好地实现业务需求和目标。每个解决方案可以包含一个或多个业务相关的作业，一个作业可以被多个解决方案复用。 数据开发模块目前支持处理以下几种方式的解决方案。 新建解决方案 编辑解决方案 导出解决方案 导入解决方案
补数据场景使用介绍 适用场景 在某项目搬迁场景下，当您需要补充以前时间段内的历史业务数据，需要查看历史数据的详细信息时，可以使用补数据特性。 补数据是指作业执行一个调度任务，在过去某一段时间里生成一系列的实例。用户可以通过补数据，修正历史中出现数据错误的作业实例，或者构建更多的作业记录以便调试程序等。
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