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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
关系建模 物理模型是指按照一定规则和方法,将逻辑模型中所定义的实体、属性、属性约束、关系等要素转换为数据库软件所能够识别的表关系图(Table Relationship Diagram)的一种物理描述。 在关系建模中,您可以新建SDI层和DWI层两个模型,模型最终是通过物理建模进
据定义密级,并对保密等级做相应的描述,例如明确涉密的范围。本章主要介绍如何定义数据密级并配置默认密级。 值得注意的是,数据密级、数据分类和识别规则,均为DataArts Studio实例级别配置,各工作空间之间数据互通。这样在数据地图组件中,就可以根据一套标准的分级分类管理对数据进行统一管理。
以更好地管理和分组计量自己的数据。 定义识别规则 定义敏感数据识别标准。 定义识别规则组 通过定义敏感数据识别规则及规则组,来有效识别数据库内的敏感数据。 敏感数据发现 创建并运行敏感数据识别任务。 敏感数据分布 查看敏感数据识别任务识别出的敏感数据。 父主题: 敏感数据治理
support auto create empty table with no column”。 原因分析 这是由于数据库表名中含有特殊字符导致识别出语法错误,按数据库对象命名规则重新命名后恢复正常。 例如,DWS数据仓库中的数据表命名需要满足以下约束:长度不超过63个字符,以字母或下
本章主要介绍如何利用泄露的数据文件进行水印溯源。 数据溯源主要用来对泄露数据进行快速溯源。通过对泄露数据文件的完整度和水印信息痕迹来检测水印是否存在,快速识别水印标记信息,从而对安全事件精准定位追责。 前提条件 用户获得泄露的数据文件后,生成字符分隔值(Comma-Separated Value
删除数据密级、分类和识别规则,其他普通用户无权限操作。 当前支持在不同的父节点下创建同名的分类,但同一父节点下不能创建同名的分类。 导入预置数据分类时,需要先为所有的预置规则配置数据密级,才能导入预置数据分类。 导入预置数据分类时,会直接导入分类和对应的识别规则,与当前分类和规则同名的部分无法导入。
新建码表 码表,也称lookup表、数据字典表,一般由中英文名称编码组成,由可枚举数据构成,存储枚举数据名称与编码的映射关系。码表的作用主要有: 在数据清洗中用于标准化业务数据以及补充映射字段。 在质量监控中用于监控业务数据的值域范围。 在维度建模中可以引申为枚举维度。 新建码表并发布
贵阳一区域部署上线。 应用背景 数据安全为数据湖提供数据生命周期内统一的数据使用保护能力。通过敏感数据识别、分级分类、隐私保护、资源权限控制、数据加密传输、加密存储、数据风险识别以及合规审计等措施,帮助用户建立安全预警机制,增强整体安全防护能力,让数据可用不可得和安全合规。 功能模块
型设计,智能化的帮助用户生成数据处理代码,数据处理全流程质量监控,异常事件实时通知。 丰富的数据开发类型 支持多人在线协作开发,脚本开发可支持SQL、Shell在线编辑、实时查询;作业开发可支持CDM、SQL、MRS、Shell、Spark等多种数据处理节点,提供丰富的调度配置策略与海量的作业调度能力。
支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 脚本开发 提供在线脚本编辑器,支持多人协作进行SQL、Shell、Python脚本在线代码开发和调测。 支持使用变量。 作业开发 提供图形化设计器,支持拖拽式工作流开发,快速构建数据处理业务流水线。
删除识别规则。 1800 20 修改识别规则接口 修改识别规则接口。 1800 20 批量删除识别规则接口 批量删除识别规则接口。 1800 20 修改识别规则状态接口 修改识别规则状态接口。 1800 20 创建组合识别规则 创建组合识别规则。 1800 20 修改组合识别规则
分类类型选择“自定义”,呈现此参数,支持正则表达式。 正则表达式 内容识别:提供的数据识别方式之一,自定义正则表达式。 列名识别:提供字段名精确匹配和模糊匹配方式,支持多个字段匹配。 描述 对当前规则进行简单描述。 新建分组 在DataArts Studio控制台首页,选择实例,单击“进入控制台”,选择对应工作
可以免费试用DataArts Studio吗? 目前DataArts Studio提供两种免费试用途径。 试用初级版:您可以通过参加相关活动,限时免费试用初级版DataArts Studio。初级版实例默认赠送一个CDM集群。 使用免费版:免费版定位于试用场景,相比初级版不自带C
敏感表密级分布图 展示敏感发现任务识别出的表的密级分布,密级和用户定义的一致。右侧显示用户定义的密级及其关联的敏感表数目。 敏感数据识别任务的创建和运行,参考创建敏感数据发现任务。 图3 敏感表密级分布图 敏感字段密级分布图 展示敏感发现任务识别出的表敏感字段,密级和用户定义的一
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。
敏感数据治理 敏感数据治理流程 定义数据密级 定义数据分类 定义识别规则 定义识别规则分组 发现敏感数据 查看敏感数据分布 管控敏感数据 父主题: 数据安全
import_data_classification_rule Object 导入成功的识别规则。 rule_name String 数据识别规则名称。 rule_type String 数据识别规则类型 REGEX 正则表达式 KEYWORD 关键字 rule_desc String
方式一:新建表达式转换器时,表达式需要用''包围。 ${dateformat(yyyy-MM-dd)}不加引号使用时,解析成2017-10-16之后还会进行运算,将'-'识别为减号,导致结果为1991,须使用'${dateformat(yyyy-MM-dd)}',即'2017-10-16'。 图2 使用''包围表达式
方式一:新建表达式转换器时,表达式需要用''包围。 ${dateformat(yyyy-MM-dd)}不加引号使用时,解析成2017-10-16之后还会进行运算,将'-'识别为减号,导致结果为1991,须使用'${dateformat(yyyy-MM-dd)}',即'2017-10-16'。 图2 使用''包围表达式