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监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
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。
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。
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
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
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。
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
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。
数据API调用；当使用其他认证方式时，可以通过API调用工具或浏览器调用。 APP认证：将APP认证方式的API授权给应用后，使用应用的密钥对（AppKey和AppSecret）进行安全认证，支持通过SDK或API调用工具调用，安全级别高，推荐使用。 IAM认证：将IAM认证方式
Translation）或端口转发，以代理的方式访问。 这里重点介绍如何通过端口转发工具来实现访问内部数据，流程如下： 找一台windows机器作为网关，该机器必须可以直接访问Internet，同时可以访问内网。 在该机器上安装端口映射工具（IPOP）。 通过端口映射工具（IPOP）配置端口映射。 长时间将内网数据库
度量评估： 表1 度量评估 度量评估工具 度量评估对象 度量评估方法 度量评估频次 数据治理成熟度评估 企业整体 调查问卷 年度 数据治理评分卡 各业务及IT部门 数据治理工作组与各业务及IT部门共同打分 季度 两个层面的数据治理度量评估工具 通过年度的整体数据治理成熟度评估，了
了资源队列时，此处配置的资源队列为最高优先级。 SQL脚本 是 仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。 选择已创建的Spark Python脚本。 脚本参数 否 仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。 关联的Spark Python脚本中如果使用了参数，此处显示参数名称，请在参数名称后的输入框配置参数值。
比较多的场景。 列模式：表的数据将以列式存储，适用于统计分析类查询（group、join多的场景），或者即席查询（查询条件不确定，行模式表扫描难以使用索引）的场景。 行模式 导入模式 导入数据到DWS时，用户可以指定导入模式： COPY模式，源数据经过管理节点后，复制到DWS的DataNode节点。
Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 数据管理 脚本开发 脚本开发功能提供如下能力： 提供在线脚本编辑器，支持多人协作进行SQL、Shell等脚本在线代码开发和调测。 支持使用变量和函数。 支持脚本的版本管理能力。 脚本开发 作业开发 作业开发功能提供如下能力：
所选数据连接类型中已创建数据连接，支持从下拉列表中选择。 若未创建请参考创建DataArts Studio数据连接新建连接。 *数据库 呈现待扫描的数据库。单击数据库后的“设置”，设置待扫描的数据库范围。单击“清除”，可对已选择的数据库进行修改。 *数据表 对于DLI和DWS类型的敏感数据发现任务，您需要
Secret）进行安全认证，支持通过SDK或API调用工具调用，安全级别高，推荐使用。 IAM认证：将IAM认证方式的API授权给当前账号或其他账号后，借助从IAM服务获取的用户Token进行安全认证。支持通过API调用工具调用，安全级别中等。 无认证：不需要认证，所有用户均可访
面进行选择，这里不再赘述。配置完成后单击“确定”。 已被绑定脱敏算法的分类规则不支持被重复绑定。 图1 新建脱敏 适配脱敏算法后，支持用户在线进行测试。输入测试数据，单击“测试”，在测试结果文本框中进行验证。 开启或关闭状态，只有启用状态下的脱敏策略才可生效。 查看数据脱敏效果 在DataArts
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
于一次全量写入场景。 微批模式为异步分批写入Hoodie，适用于对入库时间SLA要求较为严格的场景，以及对资源消耗较小，对MOR表存储类型在线进行压缩的场景。 说明： 运行-失败重试期间不允许修改此模式。 是 批次数据大小 “全量模式写Hoodie”设置为“否”时，使用微批模式呈现此参数。
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