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hour_id - BIGINT 不选 不选 不勾选 不勾选 6 时 hour - BIGINT 不选 不选 不勾选 不勾选 7 日id day_id - BIGINT 不选 不选 不勾选 不勾选 8 日 day - STRING 不选 不选 不勾选 不勾选 9 月id month_id
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、值域是数据交换的基础，它们用于描述表的字段元信息，规范字段所存储的数据信息。 数据标准 关系建模 支持逻辑模型设计、物理模型设计、逆向数据库、关联质量规则、导入导出模型、查看表。 关系建模 维度建模 维度是用于观察和分析业务数据的视角，支撑对数据汇聚、钻取、切片分析，用于SQL中的GROUP
先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或DLI。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是
汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_LOGIC: 逻辑实体 TABLE_TYPE: 表类型 TAG:
次或者重复研发，从而提升了研发效率，也保证了统计结果的一致性。 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。 原子指标中仅含有唯一度量以及与该度量相关的属性，旨在用于支撑指标的敏捷自助消费。
sx”和“et”两种格式。逻辑模型、物理模型、维度（表）、事实表、汇总表以及其他导出均支持两种格式。 生成数据服务API：包含“按汇总表整表生成单个API”和“按汇总表指标生成数个API”两种生成数据服务API的方式。 模型配置 当您在主题设计、模型设计等过程中，如果需要进行如下操作，您可以通过本页面进行配置：
近或达到该规格时，建议购买技术资产数量增量包，以避免资产采集受限。 数据模型数量增量包： 不同版本的DataArts Studio实例，提供了不同的数据模型数量规格限制。该规格是以数据架构中逻辑模型、物理模型、维度表、事实表和汇总表的数量计算的，您可以在新商业模式的DataArts
选择需要授权的数据架构的物理模型或逻辑模型。 说明： 即使仅选择物理模型或仅选择逻辑模型，策略配置后，对于非授权对象的普通用户（即非DAYU Administrator、Tenant Administrator、数据安全管理员或预置的工作空间管理员角色的用户）而言，数据架构中的所有物理模型和逻辑模型将由于无权限而置灰。
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
《华为云安全白皮书》详细介绍华为云安全性的构建思路与措施，包括云安全战略、责任共担模型、合规与隐私、安全组织与人员、基础设施安全、租户服务与租户安全、工程安全、运维运营安全、生态安全。 图1 华为云安全责任共担模型 父主题： 安全
可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 准备工作 添加审核人 管理配置中心 主题设计 主题设计 标准管理 新建码表并发布 新建数据标准并发布 关系建模 数仓规划：新建SDI层和DWI层两个模型 维度建模 维度建模：在DWR层新建并发布维度
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
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
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
在本示例场景下，当前面临的数据问题如下： 未建立标准化模型 数据字段命名不标准、不规范 数据内容不标准，数据质量不可控 统计口径不一致，困扰业务决策 通过DataArts Studio实施数据治理，期望能够达到以下目标： 数据标准化、模型标准化 统一统计口径，提供高质量数据报告 数据质量监控告警
入指标个数为3000个；支持一次最大导出500张表。 导入表到逻辑模型 在DataArts Studio数据架构控制台，单击左侧导航栏的“逻辑模型”进入逻辑模型页面。 在逻辑模型中，找到所需要的逻辑模型，单击模型卡片进入，在主题目录中选中一个对象，然后单击“更多 > 导入”。 在
批量修改主题/目录/流程 批量修改主题 当前仅支持信息架构、关系建模、逻辑模型、维度、事实表、汇总表、技术指标模块进行批量修改主题操作，操作流程相同。 此处以批量修改信息架构为例，展示如下： 在DataArts Studio数据架构控制台，单击左侧导航栏中的“信息架构”。 进入后
汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_LOGIC: 逻辑实体 TABLE_TYPE: 表类型 TAG:
组件内已无业务资源，各组件校验的资源如下： 管理中心组件：数据连接。 数据集成组件：数据集成集群。 数据架构组件：主题设计，逻辑模型，标准设计，物理模型，维度建模和指标。 数据开发组件：作业，作业目录，脚本，脚本目录和资源。 数据质量组件：质量作业和对账作业。 数据目录组件：技术
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