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开发一个DLI Spark作业 在本章节您可以学习到数据开发模块资源管理、作业编辑等功能。 场景说明 用户在使用DLI服务时，大部分时间会使用SQL对数据进行分析处理，有时候处理的逻辑特别复杂，无法通过SQL处理，那么可以通过Spark作业进行分析处理。本章节通过一个例子演示如何
等方式，定期为员工开展数据安全意识培训，纠正工作中的不良习惯，降低因意识不足带来的数据安全风险。 技术能力培养方式。一方面，构建组织内部的数据安全学习专区，营造培训环境，通过线上视频、线下授课相结合的方式，按计划、有主题的定期开展数据安全技能培训，夯实理论知识。另一方面，通过开展
CatalogAttributeVO 参数 是否必选 参数类型 描述 path 是 String 路径。用“/”作为分隔，如：运营领域/云学院/云学院培训方案。 qualifiedName 是 String 资产名称。 level 是 String 主题所属层级。 name 是 String
、溪流和其他来源，并且是原始数据。 表2 数据湖与数据仓库的对比 维度 数据湖 数据仓库 应用场景 可以探索性分析所有类型的数据，包括机器学习、数据发现、特征分析、预测等 通过历史的结构化数据进行数据分析 使用成本 起步成本低，后期成本较高 起步成本高，后期成本较低 数据质量 包
编排API简介 数据服务API编排是指将已经开发好的服务API接口，在无需编写复杂代码的情况下，根据特定的业务逻辑和流程进行可视化的重组和重构，从而实现在不影响原生接口的前提下进行简便的二次开发。API编排为您提供拖拽式、可视化的API工作流程编排能力，您可以按照业务逻辑，以串行
场景多样性：部分链路支持全量和增量同步，部分链路支持分库分表。 可维护性：支持作业监控和日志查看，方便运维人员进一步定位。 易用性：长界面更易操作，用户只需配置必要信息，学习成本减低。 操作视频 因不同版本操作界面可能存在差异，本视频仅供参考，具体以实际环境为准。 父主题： 数据集成（实时作业）
Studio新版控制台首页已经上线，您可以通过单击页面上方banner中的“立即体验”进入。 新版控制台首页，从功能组件入口升级为集任务处理、资源监控和场景学习于一体的一站式数据工作台，全面为您提升生产效率。 图2 旧版控制台首页 图3 新版控制台首页 父主题： 购买并配置DataArts Studio
Studio新版控制台首页已经上线，您可以通过单击页面上方banner中的“立即体验”进入。 新版控制台首页，从功能组件入口升级为集任务处理、资源监控和场景学习于一体的一站式数据工作台，全面为您提升生产效率。 图2 旧版控制台首页 图3 新版控制台首页
CatalogAttributeVO 参数 是否必选 参数类型 描述 path 是 String 路径。用“/”作为分隔，如：运营领域/云学院/云学院培训方案。 qualifiedName 是 String 资产名称。 level 是 String 主题所属层级。 name 是 String
Studio服务的数据集成CDM组件、数据开发DLF组件和数据仓库服务（DWS）对电影评分原始数据进行分析，输出评分最高和最活跃Top10电影。您可以学习到数据集成模块的数据迁移和数据开发模块的脚本开发、作业开发、作业调度等功能，以及DWS SQL基本语法。 本入门示例涉及DataArts
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，您可以学习到数据开发模块脚本编辑、作业编辑、作业调度等功能，以及DLI的SQL基本语法。 本入门示例涉及DataArts Studio服务的管理中心和数据开发模块，DataArts
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。 预设数据集成、SQL、Spark、Shell、机器学习等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持导入和导出作业。 资源管理 支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到的file、jar、archive类型的资源。
新建数据质量规则 数据质量支持对离线数据的监控，质量规则是数据质量的核心。DataArts Studio系统内置的模板规则共计34种，分为库级规则、表级规则、字段级规则和跨字段级规则、跨源级规则等规则类型，如表1所示。 表1 系统内置的规则模板一览表 规则类型 维度 模板名称 适用引擎
Flink生态，实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。 MapReduce服务（MRS HBase） HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、
新建数据对账作业 数据对账对于数据开发和数据迁移流程中的数据一致性至关重要，而跨源数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。 数据质量监控中的对账作业支持跨源数据对账能力，可将创建的规则应用到两张表中进行质量监控，并输出对账结果。 创建作业 在DataArts
新建数据质量作业 质量作业可将创建的规则应用到建好的表中进行质量监控。 配置流程 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 （可选）选择“数据质量监控 > 质量作业”，新建目录。如果已存在可用的目录，可以不用新建目录。注意
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