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数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架
数据的处理分析流程。 数据质量 数据全生命周期管控，数据处理全流程质量监控，异常事件实时通知。 数据目录 提供企业级的元数据管理，厘清信息资产。通过数据地图，实现数据血缘和数据全景可视，提供数据智能搜索和运营监控。 数据服务 数据服务定位于标准化的数据服务平台，提供一站式数据服务
数据开发概述 数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 数据开发模块曾被称为数据湖工厂（Data Lake Factory，后简称DLF）服务，因此在本文中，“数据湖
数据质量 质量作业和对账作业有什么区别？ 如何确认质量作业或对账作业已经阻塞？ 如何手工重启阻塞的质量作业或对账作业？ 怎样查看质量规则模板关联的作业？ 用户在执行质量作业时提示无MRS权限怎么办？
接下的数据库、数据表和字段。 单击可以查看数据连接目录树下的数据库、数据表以及字段信息。DWS SQL、DLI SQL、MRS Hive SQL、MRS Spark SQL代理模式均支持查看目录树，其他数据连接均不支持。 如果您在使用数据开发前，已创建了数据连接和对应的数据库和数
新建数据质量规则 新建数据质量作业 新建数据对账作业 数据目录（数据地图与数据权限） 在DataArts Studio数据目录模块中，您可以查看数据地图，还可以进行数据权限管理。 数据地图 查看工作空间内的数据资产 数据权限 数据权限简介 数据安全 数据安全为数据湖提供数据生命周
华为数据治理实践 华为数据治理的规范流程建设，完成了从数据产生、数据整合、数据分析与数据消费全价值流的规则制定。华为数据治理组织实践，建立实体化的数据管理组织，向公司数据管理部汇报，同时组建了跨领域数据联合作战团队。华为已建立统一的数据分类管理框架，指导各领域进行分类管理。华为信
成整个数据的处理分析流程。 在DataArts Studio数据开发模块中，您将完成以下步骤： 数据管理 脚本开发 作业开发 历史数据到源数据表，使用数据集成将历史数据从OBS导入到SDI贴源层的原始数据表。 历史数据清洗，使用数据开发的MRS Hive SQL脚本将源数据表清洗之后导入DWI层的标准出行数据表。
步骤3：数据集成 通过DataArts Studio平台将源数据上传或者接入到云上。 可以将离线或历史数据集成到云上。提供同构/异构数据源之间数据集成的服务，支持单表/文件迁移、整库迁移、增量集成，支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。
数据安全概述 数据安全以数据为中心，基于数据动态流动场景，构建全链路数据湖安全的解决方案，全方位保障数据湖安全，以此满足不同角色（如数据开发工程师，数据安全管理员，数据安全审计员和数据安全运营人员）对数据安全和数据治理的诉求。 图1 DataArts Studio数据安全框架 资
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
CDH HBase的版本号小于或等于MRS HBase的版本号。 待迁移的表在迁移过程中不能有写入，Split，Merge等操作。 使用华为云专线搭建CDH集群与华为云VPC之间的专属连接通道。 迁移流程 预估迁移数据量、迁移时间。 输出详细待迁移数据表、文件个数、大小，用于后续校验。
注释： [1] MapReduce服务（MRS Spark）：数据架构和数据质量组件通过MRS Spark连接支持MRS Hudi数据源。MRS Hudi作为一种数据格式，元数据存放在Hive中，操作通过Spark进行。因此数据目录通过MRS Hive采集Hudi元数据，数据架构和数据质量通过MRS
DDS连接参数说明 DDS连接适用于华为云上的文档数据库服务，常用于从DDS同步数据到大数据平台。 连接云服务DDS时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 DDS连接参数 参数名
数据集成概述 DataArts Studio数据集成是一种高效、易用的数据集成服务，围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 数据集成即云数据迁移（Cloud
步骤4：元数据采集 为了在DataArts Studio平台中对迁移到云上的原始数据进行管理和监控，我们必须先在DataArts Studio数据目录模块中对SDI贴源层数据进行元数据采集并监控。 采集并监控元数据 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据目录”模块，进入数据目录页面。
元数据简介 按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数
第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据
数据治理各模块域之间的关系 数据治理主要模块域之间的关系如下图所示： 图1 数据治理各模块之间的关系 数据标准为数据开发和设计工作提供核心参考，同时也通过数据开发实现数据标准化落地。数据标准为数据应用提供“一致的语言”；数据标准为主数据管理提供主数据定义的基准，数据标准也是数据质
数据治理框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系
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