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创建数据连接需要注意哪些事项？ RDS数据连接方式依赖于OBS。如果没有与DataArts Studio同区域的OBS，则不支持RDS数据连接。 主机连接当前仅支持Linux系统主机。 当所连接的数据湖发生变化（如MRS集群扩容等情况）时，您需要重新编辑并保存该连接。 数据连接中的数据湖认证信息如果发生变化（
"总行数", "空值率", "告警状态" ], "rows" : [ [ "postgres.public.test.name", "数据表空值扫描", "0.0", "5", "0", "0", "1.0", "false" ] ] } 状态码 状态码 描述 200 Success 400
"1047298515736334336", "scoring_weight" : 5, "rule_type_name" : "数据表空值扫描", "dimension_name" : "完整性", "sub_rule_instance_id" : "1047298617787944960"
面向的读者 本文面向的读者包括：企事业各级管理人员、参与数据工作的相关人员、工具平台开发维护的相关人员等。
其他参数保持默认即可。 规则模板： 模板名称：选择“表行数（DWS，HIVE，SparkSQL，ORACLE）”。 其他参数保持默认即可。 计算范围：选择“全表扫描”。 告警条件：非必填，保持默认即可。 图3 子作业规则配置 单击“下一步”，进入“告警配置”页面。 告警条件选择“子规则告警条件”，表达
本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台，支持多种大数据工具的开发。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。
场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多HDFS子目录，如果不依赖工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
比较多的场景。 列模式：表的数据将以列式存储，适用于统计分析类查询（group、join多的场景），或者即席查询（查询条件不确定，行模式表扫描难以使用索引）的场景。 行模式 导入模式 导入数据到DWS时，用户可以指定导入模式： COPY模式，源数据经过管理节点后，复制到DWS的DataNode节点。
Python脚本开发的样例教程请参见开发一个Python脚本。 前提条件 已新增Python脚本，请参见新建脚本。 已新建主机连接，该Linux主机配有用于执行Python脚本的环境。新建主机连接请参见主机连接参数说明。 连接主机的用户需要具有主机/tmp目录下文件的创建与执行权限。
成的脚本可以在作业中调度运行（请参见开发Pipeline作业）。 前提条件 已新增Shell脚本，请参见新建脚本。 已新建主机连接，该Linux主机用于执行Shell脚本，请参见主机连接参数说明。 连接主机的用户需要具有主机/tmp目录下文件的创建与执行权限。 Shell或Pyt
数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。 数据存储架构：要有足够的扩展性和可靠性，可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。包括定义数据源、制定数据同步策略、移动数据、编制数据目录等。
SDK概述 DataArts Studio服务软件开发工具包（DataArts Studio SDK，DataArts Studio Service Software Development Kit），目前提供了REST API SDK包和数据服务SDK包两种开发包，功能和差异如
n Language，简称EL），根据运行环境动态生成参数值。数据开发EL表达式包含简单的算术和逻辑计算，引用内嵌对象，包括作业对象和一些工具类对象。 环境变量：环境变量是在操作系统中一个具有特定名字的对象，它包含了一个或者多个应用程序所使用到的信息。 补数据：手工触发周期方式调度的作业任务，生成某时间段内的实例。
数据质量监控简介 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行、跨源和跨表的分析。数据质量支持对离线数据的监控，当离线数据发生变化时，数
缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。 数据运营的挑战 数据运营效率低，业务环境的快速变化带来大量多样化的数据分析报表需求，因为缺乏高效的数据运营工具平台，数据开发周期长、效率低，不能满足业务运营决策人员的诉求。
所选数据连接类型中已创建数据连接，支持从下拉列表中选择。 若未创建请参考创建DataArts Studio数据连接新建连接。 *数据库 呈现待扫描的数据库。单击数据库后的“设置”，设置待扫描的数据库范围。单击“清除”，可对已选择的数据库进行修改。 *数据表 对于DLI和DWS类型的敏感数据发现任务，您需要
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
能超过100个字符。 适用组件 是 选择此连接适用的组件。勾选组件后，才能在相应组件内使用本连接。 基础与网络连通配置 主机地址 是 Linux操作系统主机的IP地址。 请参考查看云服务器详细信息获取。 绑定Agent 是 选择CDM集群，CDM集群提供Agent。如果没有可用的
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