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开发一个DLI Spark作业 在本章节您可以学习到数据开发模块资源管理、作业编辑等功能。 场景说明 用户在使用DLI服务时，大部分时间会使用SQL对数据进行分析处理，有时候处理的逻辑特别复杂，无法通过SQL处理，那么可以通过Spark作业进行分析处理。本章节通过一个例子演示如何
的模型，即数据模型。数据模型也是可视化的展现企业内部信息如何组织的蓝图。数据模型应满足三方面要求：能比较真实地模拟业务（场景）；容易被人所理解；便于在IT系统中实现。 在DataArts Studio数据架构的数据建模过程中，用到的建模方法主要有以下三种： 关系建模 关系建模是用实体关系（Entity
网络拓扑样例 操作步骤 找一台Windows机器作为网关机，该机器同时配置内网和外网IP。通过以下测试来确保网关机器的服务要求： 在该机器上ping内网MySQL地址可以ping通，例如：ping 192.168.1.8。 在另外一台可上网的机器上ping网关机的公网地址可以ping通，例如ping
Studio新版控制台首页已经上线，您可以通过单击页面上方banner中的“立即体验”进入。 新版控制台首页，从功能组件入口升级为集任务处理、资源监控和场景学习于一体的一站式数据工作台，全面为您提升生产效率。 图2 旧版控制台首页 图3 新版控制台首页
华为在发展中也遇到了如下的数据问题： 数据管理责任不清晰，造成数据问题无人决策解决； 数据多源头，造成数据不一致，不可信； 数据大量搬家造成IT重复投资； 数据无定义造成难于理解、难于使用； 各部门发布报告，统计口径不一致，困扰业务决策； 数据形态多样化，数据量迅猛增长，数据处理逻辑复杂，投资大； 华为在数字化转型
Dummy 功能 Dummy节点是一个空的节点，不执行任何操作。用于简化节点的连接视图，便于用户理解复杂节点流的连接关系，示例如图1所示。 图1 连接方式对比 参数 用户可参考表1配置Dummy节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中
如何创建数据库和数据表，数据库对应的是不是数据连接? 问题描述 用户对于创建数据库和数据表，数据库与数据连接的关系不清楚，需要具体解释下，便于用户理解。 解决方案 数据库和数据表可以在DataArts Studio服务中创建。 数据库对应的不是数据连接，数据连接是创建DataArts Studio和其他数据服务的连接通道。
状态代码由三位数字组成，第一个数字定义了响应的类别，有五种可能取值： 1xx：指示信息，表示请求已接收，继续处理。 2xx：成功，表示请求已被成功接收、理解、接受。 3xx：重定向，要完成请求必须进行更进一步的操作。 4xx：客户端错误，请求有语法错误或请求无法实现。 5xx：服务器端错误，服务器未能实现合法的请求。
支持使用变量。 作业开发 提供图形化设计器，支持拖拽式工作流开发，快速构建数据处理业务流水线。 预设数据集成、SQL、Spark、Shell、机器学习等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持导入和导出作业。 资源管理 支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到的file、jar、archive类型的资源。
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建设和维护本领域信息架构。 建立和推动领域数据文化和氛围。 数据代表（Data Representatives）：数据代表是领域数据治理工作的专家带头人。 深刻理解数据工作的目标、方法、规则、工具，并通过识别关键业务流程和IT系统，对本领域数据治理的路标和工作计划进行细化并排序，最终管理执行。 作为本
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未跑完，月周期的作业已经开始运行？ 可能原因 月周期的作业依赖天周期的作业，依赖的是上个月的天周期作业是否全部运行完成，周期调度依赖原理的理解有误导致的。 如下图，月周期的作业依赖天周期的作业。为什么在天周期的作业还未跑完，月周期的作业已经开始运行？ 图1 查看作业调度周期及依赖属性
前提条件 已购买资源组，详情请参见购买数据集成资源组。 准备工作 查询打通网络过程中所涉及到对象的网段（包含数据源、中转VPC、资源组），为便于理解，本章节将举例为您进行介绍。 表1 资源网段规划 资源名称 说明 私网网段示例 数据源公网IP 其他云数据源的公网IP，请用户根据实际情况自行获取。
Flink生态，实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。 MapReduce服务（MRS HBase） HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）
在维度建模中可以引申为枚举维度。 码表管理 数据标准 数据标准是用于描述公司层面需共同遵守的数据含义和业务规则，它描述了公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。 数据标准，也称数据元，由一组属性规定其定义、标识、表示和允许值的数据单元，是
场景多样性：部分链路支持全量和增量同步，部分链路支持分库分表。 可维护性：支持作业监控和日志查看，方便运维人员进一步定位。 易用性：长界面更易操作，用户只需配置必要信息，学习成本减低。 父主题： 数据集成（实时作业）
指标在具体应用场景（报表/报告）中习惯或者简化使用的名字。 *设置目的 简要描述通过此指标希望达到的管理目的。 *指标定义 准确描述指标含义，相关人员能够理解指标所度量的内容。 *计算公式 给出指标清晰的计算规则，可以根据公式计算得出指标数据。 数据来源 需要明确来自于哪个系统，如果可能，请标示出具体的数据表名、字段。
关联用于生成值域校验质量监控。 新建数据标准：用于描述公司层面需共同遵守的属性层数据含义和业务规则。其描述了公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。 模型设计：应用逻辑模型、关系建模、维度建模和数据集市的方法，进行分层建模。
反映了企业的商业模式及业务特点。 数据标准 数据标准用于描述公司层面需共同遵守的数据含义和业务规则。其描述了公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。 码表 通常只包括一系列允许的值和附加文本描述，与数据标准关联用于生成值域校验质量监控。
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