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”。 图7 修改流程 在系统弹出的“修改流程”对话框中，选择所需的流程，单击“确定”。 导入/导出指标定义 导入指标：您可以通过导入功能，批量导入指标定义。 在数据指标控制台，单击左侧导航树中的“指标定义”，进入指标定义页面。 单击指标定义列表上方“更多”中的“导入”。在“导入指
这里保持默认值“不重试”。 作业分组：选择作业所属的分组，默认分组为“DEFAULT”。在CDM“作业管理”界面，支持作业分组显示、按组批量启动作业、按分组导出作业等操作。 是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行可开启。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置同时执行的抽取
End：移至当前文件的最前或最后 Home或End：移至当前行最前或最后 Ctrl + Shift + L：鼠标双击相同的字符串后，为所有相同的字符串添加光标，实现批量修改 Ctrl + D：删除一行 Shift + Ctrl + U：解锁 Ctrl + Alt + K：同词选择 Ctrl + B：格式化
FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION: 函数 INFO_ARCH: 信息架构（批量修改主题使用） MODEL: 模型 QUALITY_RULE: 质量规则 SECRECY_LEVEL: 密级 STANDARD_ELEMENT:
FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION: 函数 INFO_ARCH: 信息架构（批量修改主题使用） MODEL: 模型 QUALITY_RULE: 质量规则 SECRECY_LEVEL: 密级 STANDARD_ELEMENT:
BatchOperationVO object 审批操作返回结果 表7 BatchOperationVO 参数 参数类型 描述 id String 批量审批ID，ID字符串。 tenant_id String 项目ID。 group_id String 组ID，ID字符串。 biz_name
完成后，如果涉及原始数据表等，您还需要将两套数据湖服务之间的数据进行同步： 数据湖中已有数据：通过CDM或DRS等数据迁移服务，在数据湖间批量同步数据。 数据源待迁移数据：通过对等的CDM或DRS等数据迁移服务作业进行同步，保证生产环境和开发环境的数据湖服务数据一致。 变更内容
通过DataArts Studio管理控制台 > 数据集成，在批量数据迁移集群列表可以获取到集群名称。 jobName 是 String 作业名称。 通过DataArts Studio管理控制台 > 数据集成，在批量数据迁移集群列表单击对应的集群管理，进入后在作业管理中获取作业名称。
导出DDL时，会将所选表的DDL语句导出成txt文件。 图6 导出DDL 单击“确定”。 导入/导出维度 导入维度 可通过导入的方式将维度批量快速的导入到系统中。 在维度页面，单击“更多 > 导入”，进入“导入配置”页签。 图7 导入表 下载维度导入模板，编辑完成后保存至本地。 选择是否更新已有数据。
表达式概述 数据开发模块作业中的节点参数可以使用表达式语言（Expression Language，简称EL），根据运行环境动态生成参数值。可以根据Pipeline输入参数、上游节点输出等决定是否执行此节点。数据开发模块EL表达式使用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。
通过DataArts Studio管理控制台 > 数据集成，在批量数据迁移集群列表可以获取到集群名称。 jobName 是 String 作业名称。 通过DataArts Studio管理控制台 > 数据集成，在批量数据迁移集群列表单击对应的集群管理，进入后在作业管理中获取作业名称。
方法论产品落地 数据治理方法论已经在华为云服务数据治理中心DataArts Studio上落地实现，包括流程落地和功能落地。流程落地是指有一套详细的流程规范（需求、设计、实施、验证、发布等阶段）指导用户使用DataArts Studio开展数据治理工作；功能落地是指DataArts
步骤7：数据质量监控 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、跨行和跨表的分析。 在DataArts Studio数据质量模块中，可以对业务指标和数据质量进行监控。
End：移至当前文件的最前或最后 Home或End：移至当前行最前或最后 Ctrl + Shift + L：鼠标双击相同的字符串后，为所有相同的字符串添加光标，实现批量修改 Ctrl + D：删除一行 Shift + Ctrl + U：解锁 Ctrl + Alt + K：同词选择 Ctrl + B：格式化
什么是数据治理中心DataArts Studio 企业数字化转型面临的挑战 企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 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。
业务指标监控简介 当前，数据架构有完善的指标设计和管理能力，建议您后续使用数据架构的业务指标功能，数据质量的业务指标监控模块即将下线。 业务指标监控模块是对业务指标进行质量管理的工具。 为了进行业务指标监控，您可以先自定义SQL指标，然后通过指标的逻辑表达式定义规则，最后新建并调
填写数值 完成后单击“确定”。或者您也可以单击“确定并继续”继续添加更多码表记录。 导入码表 通过导入码表，可以导入新的码表，也可以往已有的码表中批量导入码表记录。如果码表记录比较多，建议采用导入方式。 在数据架构控制台，单击左侧的“码表管理”，进入码表管理页面。 在左侧的目录树中，选择一个目录，再单击“更多
数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖方案是什么，有哪些区别和联系？ 如今随着互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来，数据管理工具也得到了飞速的发展，大数据相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体等。这些概念分别指的是什么，又有
数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。
作业运行过程中，任务异常中断，目标端已写入的部分数据不会清理，需手动清理。 单文件传输大小不超过1TB。 数据库迁移通用限制和约束 CDM以批量迁移为主，仅支持有限的数据库增量迁移，不支持数据库实时增量迁移，推荐使用数据复制服务（DRS）来实现数据库增量迁移到RDS。 CDM支持的
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