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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
MRS Presto SQL 功能 通过MRS Presto SQL节点执行数据开发模块中预先定义的Presto SQL脚本。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS Presto SQL节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 SQL或脚本 是 可以选择SQL语句或SQL脚本。
新建数据标准 数据标准是用于描述公司层面需共同遵守的数据含义和业务规则，它描述了公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。 数据标准，也称数据元，由一组属性规定其定义、标识、表示和允许值的数据单元，是不可再分的最小数据单元。您可
数仓规划 数仓规划，目前系统默认的数仓分层包含SDI、DWI、DWR、DM（Data Mart）等4层，支持用户自定义数仓分层。数仓规划对数仓分层以及数仓模型进行统一管理。 关系建模下包含SDI层和DWI层两层模型，物理模型归属于两层模型之一。 SDI：Source Data I
Shell 功能 通过Shell节点执行用户指定的Shell脚本。 Shell节点的后续节点可以通过EL表达式#{Job.getNodeOutput()}，获取Shell脚本最后4000字符的标准输出。 使用示例： 获取某个Shell脚本（脚本名称为shell_job1）输出值包
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
脚本及作业中引用参数使用介绍 该章节介绍如何在脚本及作业中引用参数，以及引用后的生效范围、是否支持EL表达式和简易变量集等，让您更加清晰地了解工作空间级和脚本、作业级配置参数的使用方法。 工作空间环境变量参数、作业参数、脚本参数均可以配置参数，但作用范围不同；另外如果工作空间环境
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
流程设计 流程设计基于价值流产生，属于指标管理的流程处理模块，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。 数据指标流程设计首先需要基于明确的业务诉求，在明确业务需要统计的指标后，制定指标对应的数据信息。
新建数据分类（待下线） 本章主要介绍如何创建数据分类规则。 在已上线数据安全组件的区域，数据目录中的数据安全功能已由数据安全组件提供，不再作为数据目录组件能力。当前数据目录中的数据安全功能仅限于存量用户使用。 数据安全组件当前在华东-上海一、华东-上海二、华北-乌兰察布一、华北-
查看数据资产 通过数据目录可以对各类资产进行搜索、过滤、查看详情等操作。 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。 技术资产来自于数据连接和元数据采集任务，其中的数据连接来源于管理中心的数据连接，库表列等来源于数据目录的元数据采集任务。 指标资产来自于数据架构组件中定义并发布过的业务指标。
CDM有哪些优势？ 云数据迁移（Cloud Data Migration，简称CDM）服务基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，使用CDM迁移数据的优势如表1所示。 表1 CDM优势 优势项 用户自行开发 CDM 易使用 自行准备服务器资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。
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
如何选择增量包 DataArts Studio采用基础包+增量包的计费模式。如果购买的基础包无法满足您的使用需求，则您需要额外购买增量包。 DataArts Studio增量包 当前DataArts Studio支持的增量包如表1所示。 表1 增量包介绍 增量包类型 增量包说明 购买场景说明
配置Hive源端参数 支持从Hive导出数据，使用JDBC接口抽取数据。 Hive作为数据源，CDM自动使用Hive数据分片文件进行数据分区。 表1 Hive作为源端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 读取方式 包括HDFS和JDBC两种读取方式。默认为HD
配置Hive源端参数 作业中源连接为Hive连接时，源端作业参数如表1所示。 表1 Hive作为源端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 数据库名称 输入或选择数据库名称。单击输入框后面的按钮可进入数据库选择界面。 default 表名 输入或选择Hive表名
DataArts Studio支持的数据源 在使用DataArts Studio前，您需要根据业务场景选择符合需求的云服务或数据库作为数据底座，由数据底座提供存储和计算的能力，DataArts Studio基于数据底座进行一站式数据开发、治理和服务。 DataArts Studio支持的数据源
数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。
新建事实表 归属于某个业务过程的事实逻辑表，可以丰富具体业务过程所对应事务的详细信息。创建事实逻辑表即完成公共的事务明细数据沉淀，从而便于提取业务中事务相关的明细数据。 新建事实表并发布 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据架构”模块，进入数据架构页面。
实时作业监控 实时作业监控提供了对实时处理作业的状态进行监控的能力。 实时处理作业处理实时的连续数据，主要用于实时性要求高的场景。实时作业是由一个或多个节点组成的流水线，每个节点配置独立的、节点级别的调度策略，而且节点启动的任务可以永不下线。在实时作业里，带箭头的连线仅代表业务上
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