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SECRECY_LEVEL: 密级 STANDARD_ELEMENT: 数据标准 STANDARD_ELEMENT_TEMPLATE: 数据标准模板 SUBJECT: 主题 SUMMARY_DIMENSION_ATTRIBUTE: 汇总表维度属性 SUMMARY_INDEX: 汇总表指标属性
Boolean 分层治理。 level 否 String 数据治理分层。 枚举值: SDI: 贴源数据层 DWI: 数据整合层 DWR: 数据报告层 DM: 数据集市层 dw_type 否 String 数据连接类型,对应表所在的数仓类型,取值可以为DWS、MRS_HIVE、POST
数据血缘方案简介 什么是数据血缘 大数据时代,数据爆发性增长,海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息,通过联姻融合、转换变换、流转流通,又生成新的数据,汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通,到最终消亡,数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中
查看数据血缘 首先在数据目录组件完成元数据采集任务,当数据开发作业满足自动血缘解析要求或已手动配置血缘,然后成功完成作业调度后,则可以在数据目录模块可视化查看数据血缘关系。 约束限制 数据血缘关系更新依赖于作业调度,数据血缘关系是基于最新的作业调度实例产生的。 对于同一版本的数据
嵌入数据水印 本章主要介绍如何进行数据水印嵌入。数据水印一般有如下场景: 规范数据外发流程 实现对企业内部人员数据外发进行有效流程化管理,非授权用户在数据外发前需审批,审批通过后采取数据水印技术生成可外发数据文件。 数据版权保护 通过在关系数据库中嵌入代表所有权的水印信息,可以将
新建数据表 您可以通过可视化模式、DDL模式或SQL脚本方式新建数据表。 (推荐)可视化模式:您可以直接在DataArts Studio数据开发模块通过No Code方式,新建数据表。 (推荐)DDL模式:您可以在DataArts Studio数据开发模块,通过选择DDL方式,使用SQL语句新建数据表。
Boolean 分层治理。 level 否 String 数据治理分层。 枚举值: SDI: 贴源数据层 DWI: 数据整合层 DWR: 数据报告层 DM: 数据集市层 dw_type 否 String 数据连接类型,对应表所在的数仓类型,取值可以为DWS、MRS_HIVE、POST
SECRECY_LEVEL: 密级 STANDARD_ELEMENT: 数据标准 STANDARD_ELEMENT_TEMPLATE: 数据标准模板 SUBJECT: 主题 SUMMARY_DIMENSION_ATTRIBUTE: 汇总表维度属性 SUMMARY_INDEX: 汇总表指标属性
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时,会进行分区扫描操作,默认是单并发操作,当Hudi单次commit涉及的分区较多时,考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
SECRECY_LEVEL: 密级 STANDARD_ELEMENT: 数据标准 STANDARD_ELEMENT_TEMPLATE: 数据标准模板 SUBJECT: 主题 SUMMARY_DIMENSION_ATTRIBUTE: 汇总表维度属性 SUMMARY_INDEX: 汇总表指标属性
配置PostgreSQL/SQL Server源端参数 作业中源连接为从云数据库 PostgreSQL、云数据库 SQL Server、PostgreSQL、Microsoft SQL Server导出的数据时,源端作业参数如表1所示。 表1 PostgreSQL/SQL Server作为源端时的作业参数
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DataArts Studio和ROMA有什么差异? 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 S
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数据服务简介 DataArts Studio数据服务旨在为企业搭建统一的数据服务总线,帮助企业统一管理对内对外的API服务。数据服务为您提供快速将数据表生成数据API的能力,涵盖API发布、管理、运维的全生命周期管理,帮助您简单、快速、低成本、低风险地实现微服务聚合、前后端分离、
Boolean 分层治理。 level String 数据治理分层。 枚举值: SDI: 贴源数据层 DWI: 数据整合层 DWR: 数据报告层 DM: 数据集市层 dw_type String 数据连接类型,对应表所在的数仓类型,取值可以为DWS、MRS_HIVE、POSTGR
统计口径不一致,困扰业务决策 通过DataArts Studio实施数据治理,期望能够达到以下目标: 数据标准化、模型标准化 统一统计口径,提供高质量数据报告 数据质量监控告警 统计每天收入 统计某月收入 统计不同支付类型收入占比 业务调研 在开始使用DataArts Studio前,您可以通过