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图引擎服务（Graph Engine Service，简称GES）是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务，并广泛应用于社交关系分析、营销推荐、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 在DataArts Studio中，您可以将原始数据表按照GES数据导入
获取API授权应用的AppKey和AppSecret（如已授权多个APP，获取其中一个APP信息即可）。 在左侧导航栏中进入应用管理，找到API授权的应用，并单击应用名称查看APP的完整信息，保存AppKey和AppSecret。 图1 保存AppKey和AppSecret信息 获取
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全面托管的调度，支持按时间、事件触发的任务触发机制，支持分钟、小时、天、周和月等多种调度周期。 可视化的任务运维中心，监控所有任务的运行，支持配置各类报警通知，便于责任人实时获取任务的情况，保证业务正常运行。 可复用行业知识库 提供垂直行业可复用的领域知识库，涵盖行业数据标准、行业领域模型、行业数据主题库、行
据将按照配置的参数存储到规定的库中。 图9 异常数据输出配置 各参数具体含义如下： 数据库或Schema：表示存储异常数据的数据库或Schema。 表前缀：表示存储异常数据的表的前缀。 表后缀：表示存储异常数据的表的后缀。 配置完成后单击保存配置。 （可选）质量规则的检查范围默认
通过本示例，用户可以了解数据开发模块EL表达式的如下应用： 如何在数据开发模块的SQL脚本中使用变量？ 作业如何传递参数给SQL脚本变量？ 在参数中如何使用EL表达式？ 背景信息 使用数据开发模块的作业编排和作业调度功能，每日通过统计交易明细表，生成日交易统计报表。 本示例涉及的数据表如下所示： trade_log：记录每一笔交易数据。
当“规则类型”选择“自定义规则”，数据对象选择对应的数据库即可。 数据对象 在来源对象选择的数据表将和右侧目的对象的数据表做结果比较。选择配置的数据对账规则所应用到的表。 说明： 数据表与数据库强相关，基于已选择的数据库。数据库基于已建立的数据连接。 SQL 当“规则类型”选择“自定义规则”时，需要配置该
量作为触发报警的预警时间，判断任务能否在预警时间前运行成功。 设置基线承诺时间和预警余量的详细信息请参见基线管理。 如何合理的配置基线承诺时间和预警余量 用户需要根据基线上任务历史一段时间内的最晚完成时间，将基线承诺时间设置在基线上任务最晚完成时间之后，并预留一定的预警余量。以保
指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。 业务指标用于指导技术指标，而技术指标是对业务指标的具体实现。 原子指标：原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表，与多维模型所属的业务对象保持一致，与多维模型中的最细数据粒度保持一致。
灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 详情请参见什么是可用区。 工作空间 选择需要使用批量数据迁移增量包的工作空间。只有在关联了工作空间后，
在“应用管理”中生成一个APP，并将APP绑定到API，就可以使用APP对应的AppKey和AppSecret访问该API。可在应用详细信息中查看AppKey和AppSecret。 图2 查看AppKey和AppSecret AppKey：APP访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密
DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，分别为数据战略，数据治理，数据架构，数据标准，数据质量，数据安全，数据应用，以及数据生存周期；并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（445项指标）的制定。 该标准适用于信息系统的建设单位，应
质量作业和对账作业的区别不清楚，需要说明下。 解决方案 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。 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。 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
定”。在本示例中选择贴源层数据库demo_sdi_db中的原始数据表。 图26 逆向数据库 逆向数据库成功后，单击“关闭”。逆向后的表为草稿状态，在单击“发布”后，在列表中可查看导入并发布的表。 图27 查看表 请参照以下步骤，新建一个“标准出行数据”的标准化的业务表。 在“数仓
数据目录组件有什么用？ 数据目录的核心是通过元数据采集任务，采集并展示企业在工作空间范围内的数据资产地图，包括元数据信息和数据血缘关系。 元数据管理 元数据管理模块是数据湖治理的基石，支持创建自定义策略的采集任务，可采集数据源中的技术元数据。支持自定义业务元模型，批量导入业务元数
规范化的数据如何使用？ 问题描述 规范化的数据使用场景需要说明下。 解决方案 规范化的数据可以作为BI的基本信息，也可以作为上层应用的源数据，也可以接入各类数据可视化报表等。 父主题： 数据架构
通过内置的正则表达式规则，校验数据表中指定字段的合法情况。 邮编格式校验 通过内置的正则表达式规则，校验数据表中指定字段的合法情况。 日期格式校验 通过内置的正则表达式规则，校验数据表中指定字段的合法情况。 合法性校验 通过输入自定义的正则表达式，校验数据表中指定字段的合法情况。
操作场景 DataArts Studio数据服务的API流量控制基于指定规则对API的访问流量进行调节控制的限流策略，能够提供多种维度的后端服务保护功能。当前API流控支持通过用户、应用和时间段等不同维度限制API的调用次数。 为了提供持续稳定的服务，您需要通过创建并选择流控策略，针对部
码表和数据标准有什么关系？ 问题描述 码表和数据标准的关系是什么。 解决方案 码表由多条表字段的名称+编码+数据类型组成，码表的表字段可以关联到数据标准上，数据标准会应用到某张模型表的字段上。 父主题： 数据架构
为便于查看最终获得的结果值，本例选择Kafka Client节点进行演示。在实际使用中，您可以根据您的业务需求选择后续节点类型，在节点任务中应用StringUtil内嵌对象EL表达式，即可获取前一节点返回的数据值。 图1 作业样例 其中，Kafka Client节点的关键配置为“发送数据”参数，取值如下：
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