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作业开发流程 作业开发功能提供如下能力： 提供图形化设计器，支持拖拉拽方式快速构建数据处理工作流。 预设数据集成、计算&分析、资源管理、数据监控、其他等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持多种作业调度方式。 支持导入和导出作业。 支持作业状态运维监控和作业结果通知。
流程设计 流程架构基于价值流产生，属于业务架构的流程处理模块，指导并规范需求的管理，确保业务需求受理、分析、交付等过程的高效运作；并聚焦高价值需求，实现业务价值最大化，支撑业务运作及目标的达成。 新建流程 根据业务需求设计流程，流程支持三层至七层，如需要修改，请参考流程层级数。 在DataArts
String 创建人。 update_by 否 String 更新人。 bizmetric_num 否 Integer 拥有业务指标数量，前端不传。 children_num 否 Integer 拥有子流程的数量，不包括子流程的子流程。 响应参数 状态码：200 表4 响应Body参数
除了数据权限管控外，还支持对空间资源进行管控，例如数据连接、委托等资源。 使用流程 您可通过图1了解统一权限治理的使用流程。 图1 统一权限治理使用流程图 统一权限治理支持数据权限管控、服务资源管控和Ranger权限管理，流程介绍如下： 数据权限管控流程 授权dlg_agency委托 由于数
查看工作空间数据地图 查看工作空间内的数据资产 查看资产总览 查看数据资产 管理资产标签 父主题： 数据目录
批量修改主题/目录/流程 批量修改主题 当前仅支持信息架构、关系建模、逻辑模型、维度、事实表、汇总表、技术指标模块进行批量修改主题操作，操作流程相同。 此处以批量修改信息架构为例，展示如下： 在DataArts Studio数据架构控制台，单击左侧导航栏中的“信息架构”。 进入后
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示例场景说明 本实践通过DataArts Studio服务的数据开发DLF组件和数据湖探索服务（DLI）对某电商商城的用户、商品、评论数据（脱敏后）进行分析，输出用户和商品的各种数据特征，可为营销决策、广告推荐、信用评级、品牌监控、用户行为预测提供高质量的信息。在此期间，您可以学
调度作业 对已编排好的作业设置调度方式。 如果您的作业是批处理作业，您可以配置作业级别的调度任务，即以作业为一个整体进行调度，支持单次调度、周期调度、事件驱动调度三种调度方式。具体请参见配置作业调度任务（批处理作业）。 如果您的作业是实时处理作业，您可以配置节点级别的调度任务，即
SQL，报错hll不存在，在DataArts Studio可以执行成功？ 问题描述 执行RDS SQL，报错hll不存在，作业和可以执行成功。 解决方案 这个hll插件默认创建在public schema，SQL需要带上hll所属的schema。 父主题： 数据开发
步骤3：数据开发处理 本步骤通过电影信息和评分信息的原始数据，分析评分最高的Top10电影和最活跃的Top10电影，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 创建DWS SQL脚本top_rating_movie（用于存放评分最高的Top10电影） 评分最
查看表 对于关系建模中的表，您可以查看模型视图、表详情、关系图、预览SQL以及发布历史。 查看模型视图 当您在关系模型中完成表的新建后，就可以通过列表视图和模型视图两种形式查看表模型。关系模型页面默认显示为列表视图，您可以切换为模型视图进行查看。 在DataArts Studio
查看工作空间内的数据资产 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 搜索：在进行数据分析前，使用数据地图进行关键词搜索，帮助快速缩小范围，找到对应的数据。 详情：使用
建设以及改善信息安全合规管理体系。 敏感数据识别流程 在执行识别敏感数据任务之前，您可通过图1了解敏感数据识别流程。 图1 敏感数据识别流程图 定义数据密级 在对数据进行操作前，为数据定义密级，用以明确涉密的范围。 定义数据分类 当数据密级已经无法满足大数据量下的数据分级分类诉求
配置环境变量 本章节主要介绍环境变量的配置和使用。 使用场景 配置作业参数，当某参数隶属于多个作业，可将此参数提取出来作为环境变量，环境变量支持导入和导出。 简单模式和企业模式下，配置工作空间的环境变量的角色有所不同： 简单模式：工作空间的环境变量开发者和管理员都能创建或编辑环境
关联质量规则 当您完成表的新建和发布后，您可以在表中关联质量规则。在“配置中心 > 功能配置”页面中的“模型设计业务流程步骤 > 创建质量作业”勾选的情况下，完成质量规则的关联后，表发布后就会在DataArts Studio数据质量中自动创建质量作业，如果当前表已经发布，则系统会自动更新质量作业。
步骤5：数据架构设计 DataArts Studio数据架构以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 DataArts Studio数据架构建议的数据分层如下： SDI (Source
查看资产总览 通过总览，可以查看资产总览及资产报告。 资产总览可展示业务资产、技术资产和指标资产的情况。 业务资产来自于数据架构组件中定义并发布过的逻辑实体与数据表，资产总览展示业务对象、逻辑实体、业务属性的数量及其详情。 技术资产来自于数据连接和元数据采集任务，资产总览展示数据库、数据表、数据量的数量及其详情。
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