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积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化的浪潮下，数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后的第五大生产要素，“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起，财政部于2023年8月印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时，备受关注的数据要素市场有望被真正激活。
节点概述 节点定义对数据执行的操作。数据开发模块提供数据集成、计算&分析、数据库操作、资源管理等类型的节点，您可以根据业务模型选择所需的节点。 节点的参数支持使用EL表达式，EL表达式的使用方法详见表达式概述。 节点间的连接方式支持串行和并行。 串行连接：按顺序逐个执行节点，当A节点执行完成后，再执行B节点。
示例场景说明 本实践通过DataArts Studio服务的数据集成CDM组件、数据开发DLF组件和数据仓库服务（DWS）对电影评分原始数据进行分析，输出评分最高和最活跃Top10电影。您可以学习到数据集成模块的数据迁移和数据开发模块的脚本开发、作业开发、作业调度等功能，以及DWS SQL基本语法。
挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。
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
Spark节点到画布并单击，配置节点的属性。 图3 配置节点属性 关键属性说明： DLI队列：DLI中创建的DLI队列。 作业运行资源：DLI Spark节点运行时，限制最大可以使用的CPU、内存资源。 作业主类：DLI Spark节点的主类，本例的主类是“org.apache.spark
网络拓扑样例如图1所示。 图中的内网既可以是企业自己的数据中心，也可以是在第三方云的虚拟数据中心私网。 图1 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
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数
作业）支持的数据源。 数据集成（离线作业）的数据连接来自于管理中心中适用组件已勾选“数据集成”的数据连接，离线集成作业支持的数据源详情请参见离线集成作业支持的数据源。 数据集成（实时作业）的数据连接来自于管理中心中适用组件已勾选“数据集成”的数据连接，实时集成作业支持的数据源详情请参见实时集成作业支持的数据源。
ase集群的数据： CDH → CDM（华为云） → MRS 使用云专线直接迁移时的优缺点： 优点：数据无需做多次的搬迁，缩短整体搬迁周期。 缺点：在数据大量传输过程中会占用专线带宽，对客户并行进行的业务存在影响，跨越多个交换机设备。 CDM通过DES（数据快递服务）迁移1个月前的历史数据，迁移路径如下：
由一个特定的分析对象及其相关的统计指标组成的，向用户提供了以统计粒度为主题的所有统计数据。 数据开发：一站式协同开发平台 DataArts Studio数据开发是一个一站式敏捷大数据开发平台，提供可视化的图形开发界面、丰富的数据开发类型（脚本开发和作业开发）、全托管的作业调度和运
Studio控制台首页。 DataArts 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
Studio控制台首页。 DataArts 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 父主题：
数据开发可以创建多少个作业，作业中的节点数是否有限制？ 问题描述 数据开发中，该模块支持创建作业数量和作业中的节点数是否有限制。 解决方案 目前默认每个用户最多可以创建10000个作业，每个作业建议最多包含200个节点。 另外，系统支持用户根据实际需求调整最大配额。如有需求，请提交工单进行申请。
挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。
作业的计划时间和开始时间相差大，是什么原因？ 问题描述 如图所示，在作业实例监控页面查看作业运行记录时，发现作业的计划时间和开始时间相差较大。其中计划时间是作业预期开始执行的时间，即用户为作业配置的调度计划。开始时间是作业实际开始执行的时间。 图1 问题示例图 可能原因 这是因为
因为此表达式只能直接获取当前作业里配置的参数的value，并不能获取到父作业传递过来的参数值，也不能获取到工作空间里面配置的全局变量，作用域仅为本作业。 而表达式${job_param_name}，既可以获取到父作业传递过来的参数值，也可以获取到全局配置的变量。 图7 配置Kafka Client节点参数
因为此表达式只能直接获取当前作业里配置的参数的value，并不能获取到父作业传递过来的参数值，也不能获取到工作空间里面配置的全局变量，作用域仅为本作业。 而表达式${job_param_name}，既可以获取到父作业传递过来的参数值，也可以获取到全局配置的变量。 图7 配置Kafka Client节点参数
DataArts Studio执行调度时，报错提示“作业中节点XXX关联的脚本没有提交的版本”怎么办？ 问题描述 DataArts Studio执行调度时报错：作业中节点XXX关联的脚本没有提交的版本。 原因分析 该作业内的脚本还没有提交版本，就开始执行调度，导致执行调度报错。作业调度前必须保证作业内脚本都存在一个版本。
数据开发的并行执行节点数是多少？ DataArts Studio的并行执行节点数与作业节点调度次数/天配额有关，对应关系如下表所示。 其中的作业节点调度次数/天配额可通过DataArts Studio实例卡片上的“更多 > 配额使用量”入口查看，其中的“作业节点调度次数/天”总量即为当前实例配额。
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