ETL Job 功能 通过ETL Job节点可以从指定数据源中抽取数据，经过数据准备对数据预处理后，导入到目标数据源。 目标端是DWS的ETL Job节点，不支持使用委托进行调度，建议采用兼容性更佳的公共IAM账号方式进行调度，详见配置调度身份。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置ETL

查看更多 →

ETL映射设计 ETL映射设计用于将数据从源系统抽取出来，经过清洗、转换、加载等一系列操作后，将数据加载到目标系统的过程。解决方案工作台支持SDI、DWI和DWR层物理表、支持多种数据库、支持生成脚本等。 新建ETL映射 图1 新建ETL映射 参数 说明 映射名称 自定义 数据库数据类型

查看更多 →

添加实施作业 配置ETL Mapping。 实施作业名称：自定义； 关联需求：可选，可与新建项目时的相关需求关联起来，关联后该ETL作业将会自动在实施进度管理中展示； ETL Mapping名称：选择配置好的ETL映射； DataArts Studio 目录：选填需要将该ETL映射同步至DataArts

查看更多 →

ETL脚本开发 在开发过程中，开发人员需要仔细阅读并参考开发规范文档，遵循其中的命名规范，并根据mapping表和逻辑文档进行开发，以确保代码的一致性和可读性。 本示例项目以某零售行业客户为例，采用 MRS Hudi+DWS湖仓一体化架构。因此ETL开发主要使用两种数据库：MRS HUDI数据库（使用Spark

查看更多 →

和导出。 表1 环境变量列表 序号 变量名 变量配置 1 ETL_TODAY #{DateUtil.format（DateUtil.addDays（Job.planTime,0）,"yyyy-MM-dd"）} 2 ETL_YESTERDAY #{DateUtil.format（DateUtil

查看更多 →

概述 数据开发包含脚本开发和作业调度，脚本开发主要是指SQL的ETL脚本，数据从贴源层到集市层的加工和流动，作业是对数据入湖、ETL脚本、数据质量等进行时间编排和按照计划周期性执行。 父主题： 数据开发

查看更多 →

每个作业使用作业开发算子，每个算子关联对应的ETL脚本。 每个开发算子的失败策略为“终止后续节点执行计划” 建议每个画布中的作业算子不超过20个。 按事实表创建调度作业画布 按照DWR层事实表作业 > DWR层汇总表作业顺序排列 每个作业使用作业开发算子，每个算子关联对应的ETL脚本 每

查看更多 →

Hudi进行DWI层建模的目的是在ETL映射中需要使用，即，将SDI层的某个表映射至DWI层。 ETL映射 根据业务场景需要，可将数据从源端数据中进行移动和转换到指定的目标数据表中。如，本实践中需要将SDI层的门店表映射至DWI层的门店表。 图26 新建ETL映射 表2 ETL映射参数说明 参数

查看更多 →

步骤6：数据开发 DataArts Studio数据开发模块可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 使用DataArts Studio数据开发，用户可进行数据管理、数据集成、脚本开发、作业开

查看更多 →

管理中心3 测试连接的连通性 创建脚本 入口路径：控制台 > 数据开发 点击“数据开发”，进入数据开发的界面 新建Spark SQL脚本 图10 数据开发1 选择数据连接和数据库 图11 数据开发2 添加表头注释 设置脚本参数 开发增转全脚本 增转全规则：通过增量时间戳获取180天的增量数

查看更多 →

点击“历史记录”，可以看到历史运行记录及日志 图7 CDM 作业手动执行2 全量同步ETL脚本开发 创建数据开发连接 入口路径：一体化数据基础平台控制台 > 管理中心 图8 创建数据开发连接1 登录一体化数据基础平台控制台，点击“管理中心”，创建数据开发的连接（若已创建，则跳过） 点击“创建数据连接”，创建s

查看更多 →

Hive、 DLI 、DWS、RDS、OBS以及 CSS 之间表文件迁移所产生的血缘。 ETL Job 支持DLI、OBS、MySQL以及DWS之间的ETL任务产生的血缘。 手动配置血缘 在DataArts Studio数据开发的作业中，您可以在数据开发作业节点中，自定义血缘关系的输入表和输出表。注意，当手动配

查看更多 →

Hive、DLI、DWS、RDS、OBS以及 CS S之间表文件迁移所产生的血缘。 ETL Job 支持DLI、OBS、MySQL以及DWS之间的ETL任务产生的血缘。 手动配置血缘 在DataArts Studio数据开发的作业中，您可以在数据开发作业节点中，自定义血缘关系的输入表和输出表。注意，当手动配

查看更多 →

开发 简介 应用/移动端 大屏 端侧设备 父主题： 用户指南

查看更多 →

方案概述 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。 具体流程如下： 在集群外节点安装客户端 安装Python3

查看更多 →

应用开发简介 目标读者 本文档提供给需要Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大

查看更多 →

应用开发简介 目标读者 本文档专供需要进行Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对

查看更多 →

应用开发简介 目标读者 本文档专供需要进行Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对

查看更多 →

联关系，以便于数据开发人员在数据开发过程中，能够准确的理解各模型之间的关系并高效准确的设计 ETL 任务。 图9 可视化设计 逆向工程 支持通过数据库导入的方式，快速将外部数据库中的表逆向为逻辑模型，导入到 DataFacts平台中，帮助用户在数据同步、ETL 任务迁移等场景中，复用已有的逻辑模型，节省重复建设成本。

查看更多 →

ClickHouse MRS HetuEngine MRS Flink Job MRS MapReduce CSS Shell RDS SQL ETL Job Python ModelArts Train Http Trigger OCR Create OBS Delete OBS OBS

查看更多 →

迁移后语法 1 2 3 4 5 SELECT t1.etl_date, substr(t1.attribute,1,1) attribute , t1.cust_no, t1.branch_code FROM ( SELECT etl_date,attribute,cust_no

查看更多 →