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数据治理各模块域之间的关系 数据治理主要模块域之间的关系如下图所示： 图1 数据治理各模块之间的关系 数据标准为数据开发和设计工作提供核心参考，同时也通过数据开发实现数据标准化落地。数据标准为数据应用提供“一致的语言”；数据标准为主数据管理提供主数据定义的基准，数据标准也是数据质
采集数据源的元数据 元数据简介 配置元数据采集任务 查看任务监控 父主题： 数据目录
查看工作空间数据地图 查看工作空间内的数据资产 查看资产总览 查看数据资产 管理资产标签 父主题： 数据目录
数据安全概述 数据安全以数据为中心，基于数据动态流动场景，构建全链路数据湖安全的解决方案，全方位保障数据湖安全，以此满足不同角色（如数据开发工程师，数据安全管理员，数据安全审计员和数据安全运营人员）对数据安全和数据治理的诉求。 图1 DataArts Studio数据安全框架 资
数据服务配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据服务组件中已发布的API数据。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据服务的导入导出功能进行搬迁。 约束限制 全量导出必须具备DAYU Administrator或Tenant Administrator权限。
数据治理模块域 数据治理主要专注于如下模块域： 数据集成 数据集成用来完成数据入湖动作，不是简单的数据搬家，而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准，包括：明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由
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。
第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据
数据架构支持哪些数据建模方法？ 问题描述 数据架构的数据建模方法有哪些。 解决方案 DataArts Studio数据架构支持的建模方法有以下三种： 关系建模 关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是
步骤4：元数据采集 为了在DataArts Studio平台中对迁移到云上的原始数据进行管理和监控，我们必须先在DataArts Studio数据目录模块中对SDI贴源层数据进行元数据采集并监控。 采集并监控元数据 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。
整库迁移支持的数据源类型 整库迁移适用于将本地数据中心或在ECS上自建的数据库，同步到云上的数据库服务或大数据服务中，适用于数据库离线迁移场景，不适用于在线实时迁移。 数据集成支持整库迁移的数据源如表2所示。 表2 整库迁移支持的数据源 数据源分类 数据源 读取 写入 说明 数据仓库 数据仓库服务（DWS）
DLMRequestRecord getAppsTop 查询api 统计数据详情 DLMRequestRecord getApisDetail 查询app 统计数据详情 DLMRequestRecord getAppsDetail 查询api 仪表板数据详情 DLMRequestRecord getApisDashboard
删除”，可以删除数据表，其中发布审核中，已发布和下线审核中状态的数据表不可被删除。且数据被引用的数据表不可被删除。 下线 单击“更多 > 下线”，可以下线已发布且不带下展的数据表。数据被引用的数据表不支持下线。 “带下展”，指发布审核后又重新编辑的数据。 发布 单击“发布”，可发布数据表。发布审核中、下线审核中、已
补数据监控 在数据开发模块控制台的左侧导航栏，选择“运维调度 > 补数据监控”，进入补数据的任务监控页面。 用户可以在图1的页面中，查看补数据的任务状态、业务日期、并行周期数、补数据作业名称、创建人、创建时间以及停止运行中的任务。系统支持按补数据名称、创建人、日期和状态进行筛选。
数据开发配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据开发组件中已提交版本的脚本和作业数据，但导出作业时默认只导出作业，不包含其依赖的脚本和资源。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据开发的导入导出功能进行搬迁。 数据开发数据搬迁依赖于数据开发的脚本、作业、环境变量、资源导入导出功能。
数据目录如何可视化展示数据血缘？ 数据血缘在数据目录中展示，首先要完成元数据采集任务，其次数据开发作业中要包含支持自动血缘解析的节点类型和场景，或者在作业节点中已自定义血缘关系的输入表和输出表。当存在运行成功的数据开发作业调度任务时，系统会生成作业中的血缘关系，并在数据目录中进行可视化展示。
数据治理框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系
下的数据库、数据表和字段。 单击可以查看数据连接目录树下的数据库、数据表以及字段信息。DWS SQL、DLI SQL、MRS Hive SQL代理模式均支持查看目录树，其他数据连接均不支持。 如果您在使用数据开发前，已创建了数据连接和对应的数据库和数据表，则可跳过数据管理操作，直接进入脚本开发或作业开发。
场景四：更新数据目录中的元数据，添加新元数据 ，并从数据目录中删除元数据 用户的数据库中数据表有删除的情况，采集任务能够删除数据目录中对应的数据表。 例如数据库删除table1的情况下： 采集前的数据表元数据：table1，table2，table3 采集后的数据表元数据：table2，table3
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