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建设和维护本领域信息架构。 建立和推动领域数据文化和氛围。 数据代表（Data Representatives）：数据代表是领域数据治理工作的专家带头人。
数据安全合规检查 通过对敏感数据的分析，制定数据安全合规管理制度，帮助企业建设以及改善信息安全合规管理体系。 敏感数据识别流程 在执行识别敏感数据任务之前，您可通过图1了解敏感数据识别流程。
场景说明 本案例基于某电影网站的用户和评分数据，使用DataArts Studio将MySQL原始数据处理为标准点数据集和边数据集，并同步到OBS和MRS Hive中，然后通过Import GES节点自动生成元数据后，将图数据导入到GES服务中。
获取并安装Nodejs安装包，如果未安装，请至Nodejs官方网站下载。 Nodejs安装后，在命令行中，用npm安装“moment”和“moment-timezone”模块。
数据治理中心DataArts Studio是为了应对上述挑战，针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、
选择“是”后，迁移对象文件时会复制源文件的Content-Type属性，主要用于静态网站的迁移场景。 归档存储的桶不支持设置Content-Type属性，所以如果开启了该参数，目的端选择写入的桶时，必须选择非归档存储的桶。
获取并安装IntelliJ IDEA，如果未安装，请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装PHP安装包，如果未安装，请至PHP官方下载页面下载。
本章以Postman工具为例，因此需要已安装Postman工具，如果未安装，请至Postman官方网站下载。 约束与限制 如需在本地调用专享版API，则需在创建专享版集群时绑定一个弹性公网IP，作为实例的公网入口。共享版API默认可通过公网访问。
获取并安装IntelliJ IDEA，如果未安装，请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Python插件，如果未安装，请按照图1所示安装。 图1 安装Python插件 获取SDK 登录DataArts Studio控制台。
表1 DataArts Studio各版本建议使用场景 版本模式 版本 建议使用场景 新版本模式 初级版 建设初期数据湖项目，主要为大数据开发场景的数据ETL任务管理，不涉及数据治理。
上传对象时复制源文件的“Content-Type”属性，主要用于静态网站的迁移场景。不支持写入到归档存储的桶。 否 自定义文件名 从关系型数据库导出数据到OBS，且“文件格式”为“CSV格式”时，才有该参数。
选择“是”后，迁移对象文件时会复制源文件的Content-Type属性，主要用于静态网站的迁移场景。 归档存储的桶不支持设置Content-Type属性，所以如果开启了该参数，目的端选择写入的桶时，必须选择非归档存储的桶。
本章以Postman工具为例，因此需要已安装Postman工具，如果未安装，请至Postman官方网站下载。 约束与限制 通过IAM应用授权的IAM认证方式API，仅支持通过当前账号及其归属用户的Token进行调用，不支持其他账号及其归属用户调用。
本章以Java SDK为例，因此需要已安装Eclipse 3.6.0或以上版本，如果未安装，请至Eclipse官方网站下载。 约束与限制 APP认证方式的API调用前必须先完成通过应用授权APP认证方式API或申请API授权操作。
本章以Postman工具为例，因此需要已安装Postman工具，如果未安装，请至Postman官方网站下载。 约束与限制 APP认证方式的API调用前必须先完成通过应用授权APP认证方式API或申请API授权操作。
数据架构：数据建模可视化、自动化、智能化 DataArts Studio数据架构践行数据治理方法论，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据资产，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景
资源迁移 数据架构 DataArts Studio数据架构践行数据治理方法论，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据目录，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、统一口径、统一计算逻辑
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