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在企业模式中,开发者提交脚本版本后,系统会对应产生一个脚本类型的发布任务。开发者确认发包后,待拥有管理员、部署者、DAYU Administrator、Tenant Administrator权限的用户审批通过,然后将修改后的脚本同步到生产环境。 管理员导入脚本时,选择导入提交态,会生成对应的待发布项。
从数据运营方案(数据中台)的数据集成、数据治理以及数据开放三层结构来看,DataArts Studio和ROMA主要差别在于数据治理方面: ROMA作为连接各个系统的管道,对接入数据没有治理和规划的功能。 DataArts Studio支持对接入数据进行结构分析,重新建模,最终打破数据孤岛,帮助企业建立统一数据模型。
提交版本 提交版本涉及到数据开发的版本管理功能。 版本管理:用于追踪脚本/作业的变更情况,支持版本对比和回滚。系统最多保留最近100条的版本记录,更早的版本记录会被删除。另外,版本管理还可用于区分开发态和生产态,这两种状态隔离,互不影响。 开发态:未提交版本的脚本/作业为开发态,
工作空间从系统层面为管理者提供对使用DataArts Studio的用户(成员)权限、资源、DataArts Studio底层计算引擎配置的管理能力。为实现多角色协同开发,管理员可将相关用户加入到工作空间,并赋予DataArts Studio预设的项目管理员、开发者、运维者、访客等
者能快速有效地从大量数据中,分析出有价值的信息,提供决策支持。自从数据仓库出现之后,信息产业就开始从以关系型数据库为基础的运营式系统慢慢向决策支持系统发展。 数据仓库相比数据库,主要有以下两个特点: 数据仓库是面向主题集成的。数据仓库是为了支撑各种业务而建立的,数据来自于分散的操
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。 图1
交作业版本。然后单击“执行调度”来启动作业的调度。 图19 保存并提交作业与执行调度 运维调度 您可以通过运维调度功能,查看作业以及作业实例的运行状态。 在数据开发主界面的左侧导航栏,选择“运维调度 > 作业监控”。 单击“批作业监控”页签,进入批作业监控界面。 批作业监控提供了
参考访问DataArts Studio实例控制台,登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts Studio控制台首页,选择对应工作空间的“数据开发”模块,进入数据开发页面。 在数据开发主界面的左侧导航栏,选择“运维调度 > 作业监控”。 单击“批作业监控”页签,进入批作业的监控页面。
ts Studio,让DataArts Studio以您的身份使用这些云服务,代替您进行一些任务调度、资源运维等工作。首次进入DataArts Studio控制台首页时,系统会弹出访问授权的对话框,提示您对未授权的云服务进行访问授权。同意授权后,DataArts Studio会自
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。 系统支持将自定义的规则模板批量导入,一次最大可导入4MB数据的文件。 系统支持批量导出
提交版本 提交版本涉及到数据开发的版本管理功能。 版本管理:用于追踪脚本/作业的变更情况,支持版本对比和回滚。系统最多保留最近100条的版本记录,更早的版本记录会被删除。另外,版本管理还可用于区分开发态和生产态,这两种状态隔离,互不影响。 开发态:未提交版本的脚本/作业为开发态,
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企业模式业务流程 当前DataArts Studio企业模式,主要涉及管理中心和数据开发组件,业务流程由管理员、开发者、部署者、运维者等角色共同完成。 图1 企业模式架构 管理员:管理员需要进行准备数据湖、配置数据连接和环境隔离、数据的导入导出、配置项目用户权限等操作。 开发者:
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开发者:开发者拥有工作空间内创建、管理工作项的业务操作权限。建议将任务开发、任务处理的用户设置为开发者。 运维者:运维者具备工作空间内运维调度等业务的操作权限,但无法更改工作项及配置。建议将运维管理、状态监控的用户设置为运维者。 访客:访客可以查看工作空间内的数据,但无法操作业务。建议将
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为1。 是否忽略OBS监听 系统默认为“是”。 是,重跑作业实例场景下,系统会忽略OBS监听。 否,重跑作业实例场景下,系统会监听OBS路径。 说明: 若暂未使用该参数,可忽略。 查看DAG图 您可以查看作业实例之间的依赖关系,并且在DAG图上进行运维操作。 参考访问DataArts
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该标准适用于信息系统的建设单位,应用单位等进行数据管理时的规划,设计和评估,也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。 图1 DCMM标准模型 DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级,自低向高依次为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级,不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。 图2