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关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio是基于数据湖的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。 父主题： 数据架构
G）配置为4。 表每行数据大小为1MB以下的可以多并发抽取，超过1MB的建议单线程抽取数据。 是否写入脏数据：建议配置为“是”，然后参考图10配置相关参数。脏数据是指与目的端字段不匹的数据，该数据可以被记录到指定的OBS桶中。用户配置脏数据归档后，正常数据可以写入目的端，迁移作业不会因脏数据中断。
配置数据目录权限（待下线） 本章节主要介绍数据目录权限管理。 在已上线数据安全组件的区域，数据目录中的数据权限功能已由数据安全组件提供，不再作为数据目录组件能力。当前数据目录中的数据权限功能仅限于存量用户使用。 数据安全组件当前在华东-上海一、华东-上海二、华北-乌兰察布一、华北
全部 数据集成 数据开发 管理中心 数据架构 数据质量 数据目录 数据服务 数据安全 数据集成 数据集成提供30+同构/异构数据源之间数据集成的功能，帮助您实现数据自由流动。支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。 数据集成基于
如果“是否按天粒度补数据”选择“是”，需要配置此参数。 是：按天粒度补数据如果失败后，后面的补数据任务立即停止。 否：按天粒度补数据如果失败后，后面的补数据任务继续执行。 说明： 按天粒度补数据，前面一天任务执行失败后，第二天补数据任务不再执行。系统仅支持按天维度的补数据状态进行判断，不支持同一天内小时任务的多批次场景。
步骤8：数据资产查看 在DataArts Studio数据目录模块中，您可以查看数据地图，详情请参见数据目录章节。数据地图包含业务资产和技术资产，业务资产就是指逻辑实体和业务对象，技术资产就是指数据连接、数据库对象等。 本章节介绍如何在DataArts Studio数据目录中查看
单击标签后的“编辑”，可修改标签描述。 标识数据：添加标签 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据目录”模块，进入数据目录页面。 选择“数据地图 > 数据目录”，并进入“技术资产”页签。 在资产搜索输入框输入需要添加标签的数据的关键字，然后单击“搜索”，搜索结果以列表方式显示。
CDM不同集群规格对应并发的作业数是多少？ 是否支持增量迁移？ 是否支持字段转换？ Hadoop类型的数据源进行数据迁移时，建议使用的组件版本有哪些？ 数据源为Hive时支持哪些数据格式？ 是否支持同步作业到其他集群？ 是否支持批量创建作业？ 是否支持批量调度作业？ 如何备份CDM作业？
持，通过HBase数据目录迁移的方式无法使用。 迁移方案 图1 迁移方案 H公司的车联网大数据业务平台当前CDH（Cloudera Hadoop） HBase集群中共有854张表约400TB，备HBase集群中共有149张表，约10TB数据。最近一个月新增的数据量是60TB。 使用CDM将CDH集群中的HBase
数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则
配置数据表权限（待下线） 在已上线数据安全组件的区域，数据目录中的数据权限功能已由数据安全组件提供，不再作为数据目录组件能力。当前数据目录中的数据权限功能仅限于存量用户使用。 数据安全组件当前在华东-上海一、华东-上海二、华北-乌兰察布一、华北-北京四、华南-广州和西南-贵阳一区域部署上线。
新建一个对账作业实例 场景说明 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据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。本章分别以DLI和DWS作为数据源，介绍如何通过DataArts Studio中的数据质量模块实现跨源数据对账的基本一致性校验。 环境准备
数据质量配置数据搬迁 数据质量数据搬迁依赖于数据质量监控的规则模板、质量作业、对账作业导入导出功能。 约束与限制 已完成管理中心数据搬迁。 业务指标监控中的指标、规则、业务场景等数据均不支持导入导出，如有涉及，请您进行手动配置同步。 系统支持将自定义的规则模板批量导出，一次最多可导出200个规则模板。
数据治理度量评分规则 数据治理成熟度评估分5个级别： 级别1是最低级别，数据治理处于初始级别，空白状态，没有相关流程及数据治理管控。 级别2是开始管理级别，仍处于匮乏状态，没有形成正式一致的数据治理方法。 级别3是明确定义级别，处于可改进状态，已经形成了主动治理的流程和正式一致的数据治理方法。
数据目录配置数据搬迁 数据目录数据搬迁依赖于管理中心的资源迁移功能，详见管理中心配置数据搬迁。 当前管理中心支持搬迁的数据目录数据包含分类、标签、采集任务，数据目录中的业务资产、技术资产、指标资产均不支持直接导入导出。 您可以通过导入管理中心和数据架构数据，并运行新导入的采集任务重新生成业务资产、技术资产、指标资产。
率；统一数据标准，轻松融合数据；建立跨平台的数据提取和数据追溯，实现开放共享，打通信息孤岛；保护隐私数据，构建可信数据。 以“健康码”为依托的各类政务小程序，正在加速提升市民信息化应用能力，基于数据治理、数据共享，很可能在不久以后，我们就可以实现“一码走天下”。将线上疫情应急治理
本实践通过DataArts Studio服务的数据开发DLF组件和数据湖探索服务（DLI）对某电商商城的用户、商品、评论数据（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
配置管理 配置 管理资源 父主题： 数据开发
成整个数据的处理分析流程。 在DataArts Studio数据开发模块中，您将完成以下步骤： 数据管理 脚本开发 作业开发 历史数据到源数据表，使用数据集成将历史数据从OBS导入到SDI贴源层的原始数据表。 历史数据清洗，使用数据开发的MRS Hive SQL脚本将源数据表清洗之后导入DWI层的标准出行数据表。
什么是数据血缘关系？ 大数据时代，数据爆发性增长，海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息，通过联姻融合、转换变换、流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中类似的一种关
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