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数据源管理 创建数据源 查询数据源 查询指定数据源 修改数据源 删除指定数据源信息 获取数据源中所有的表 获取数据源中某个表中所有字段 测试数据源连通性 测试数据源SQL是否可用 父主题： 数据集成API
方案概述 应用场景 使用ROMA Connect的服务集成APIC，可以快速将已有后端服务、数据源和自定义函数封装成标准的RESTful API并对外开放，简化了业务系统间的对接过程，降低了对接成本。 APIC提供了APP认证、IAM认证等安全认证方式，确保API访问的安全。AP
集成应用的Secret，若未指定则由系统自动生成。 查看和编辑集成应用 在实例控制台的“集成应用”页面中，单击集成应用的名称，可查看该集成应用的详细信息。 图1 查看应用 表1 集成应用信息说明 内容 内容说明 基本信息 集成应用的基本参数信息，包括名称、描述、所属、创建时间、Key和Secret
配置数据映射规则 概述 本节主要提供数据集成任务Mapping信息的配置说明。Mapping信息用于告诉ROMA Connect源端数据字段到目标端数据字段的映射规则，把获取到的源端数据转换成写入目标端的数据。 约束与限制 源端与目标端字段名请勿使用对应数据库的关键字，否则可能导致任务运行异常。
数据集成平台操作手册 平台界面 数据集成 数据调度 功能列表 父主题： 实施步骤
APIC是否支持多后端节点方案？ 通过负载通道支持多后端节点。一个负载通道中可以添加多个弹性云服务器。 父主题： 服务集成
保存数据方案 整体设计流程： 图1 具体设计方案： 图2 如上图，数据查询具体方案如下： 在集成工作台创建servicelayer连接器，连接器通过登录接口进行自定义认证； 在servicelayer连接器中创建执行动作，封装创建生产发料、创建生产收货等所需接口； 通过servi
设备上报的数据经规则引擎转发到消息集成的Topic上存储。 通过数据集成任务把Topic中的停车场数据实时写入停车场管理系统的数据库中，用于车位状态监测和停车计费，并可在IOC大屏上显示。 通过数据API把数据库中的车位状态数据开放给第三方应用，供车主、城市管理者了解停车场车位情况。 使用ROMA C
根据数据源类型的不同，数据源的接入配置有所差异，具体如下表所示。接入数据源后，单击数据源名称可以查看数据源详情，数据源详情中可查看数据源相关的任务信息。 ROMA Connect数据集成适用于异构数据源之间的数据类型转换和按需集成。对于业界主流数据库之间的数据迁移、同步场景，建议使用数据复制服务
数据集成概述、工具介绍及入湖范围 概述 数据集成是指将政府部门IT系统中的业务源数据按需通过全量或者增量的方式接入数管平台中，并确保数据的一致性、有效性及适用性。源数据种类可包括结构化数据、非结构化数据。在本次数据治理实施项目中，使用到的数据集成工具为CDM云数据迁移工具。 该过
FDI功能 功能 简介 数据集成任务的生命周期管理 FDI支持修改数据集成任务的信息、查看数据集成任务的运行报告、查看数据集成任务的运行日志、查看数据集成任务状态，完成数据集成任务的生命周期管理功能。 灵活的数据读写 支持 MySQL、文本文件、消息、API等多种数据的分片读取和写入。
音视频座席集成方案 企业可自行开发座席人员的操作页面，来接听和处理电话，或直接将云客服的座席接续插件集成到自己的界面上。 图1 语音接续集成方案 如上图所示，要实现座席人员接听电话，需要处理两个流： 数据控制流，如上图绿色线条所示，该流经由云客服的各网元，最终到达座席的浏览器页面
消息集成 向Topic生产的消息是否有长度限制？ MQS支持的Kafka服务端版本是多少？
数据集成权限 表1 数据集成权限 权限 对应API接口 授权项（Action） 依赖的授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建任务 POST /v2/{project_id}/fdi/instances/{instance_id}/tasks
任务监控管理 查询任务监控信息列表 查询单个任务的日志详情 查询单次调度日志详情 查询指定任务的调度信息总览 父主题： 数据集成API
FDI各类数据库支持哪些数据类型？ FDI各类数据库支持的数据类型有： Kafka数据库：string MySQL数据库：integer，bigint，number，varchar，char，float，date，timestamp，datetime Oracle数据库：inte
接收到日志数据后，根据设置的过滤解析规则，对日志数据进行拆分和过滤，然后将解析后的日志数据发送到ELK的ElasticSearch进行存储。 ELK的ElasticSearch接收到日志数据后，生成日志数据的索引并存储数据，为Kibana的可视化显示提供聚合搜索和数据分析的支撑。
指从源端获取到的JSON格式数据中，要集成到目标端的每一个底层key-value型数据元素。 别名：对元数据的自定义名称。 类型：元数据的数据类型，需要与源端数据中对应字段的数据类型一致。 解析路径：元数据的完整路径中，不包含数据根字段的路径部分，具体请参见元数据解析路径配置说明。 元数据解析路径配置说明：
是否对转发的设备数据进行base64编码。 包含设备信息 转发的设备数据是否包含设备信息。 （可选）配置对转发数据的数据解析，对转发数据进行过滤筛选。 SQL解析配置说明请参见SQL解析。 数据解析在应用之后，base64和包含设备信息选项不生效。 配置规则的数据目的端。 Sit
入口路径：控制台 > 数据开发 单击“数据开发”，进入数据开发的界面 新建Spark SQL脚本 图10 数据开发1 选择数据连接和数据库 图11 数据开发2 添加表头注释 设置脚本参数 开发增转全脚本 增转全规则：通过增量时间戳获取180天的增量数据，然后将增量数据和180天前的数据进行整合，存放在新生成的分区里。
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