实施管理 数据调研作业 入湖清单管理 CDM 作业 ETL Mapping 数据实施质量检查 基础设施部署作业 父主题： 交付中心

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产品优势 稳定运行保障 高性能、高可靠。 数据一致性 预校验、一致性校验。 立体化监测无忧运维 监控定位、故障恢复。 数据处理 ETL，边同步边处理。 降低成本 规格丰富，按需计费。 降低开发成本 开箱即用，生态丰富，无码对接。 父主题： 专享版事件流

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DL命令。为Mapreduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于 MRS 的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

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册类。 序列化功能用在两个地方：序列化任务和序列化数据。Spark任务序列化只支持JavaSerializer，数据序列化支持JavaSerializer和KryoSerializer。 操作步骤 Spark程序运行时，在shuffle和RDD Cache等过程中，会有大量的数据

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使用Hadoop客户端删除OBS上数据时报.Trash目录没有权限错误 问题描述 执行hadoop fs -rm obs://<obs_path>出现如下报错： exception [java.nio.file.AccessDeniedException: user/root/.Trash/Current/:

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torm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失

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torm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失

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高质量标注数据多：通过专业标注工具和专家经验，积累海量标注样本，累计已有1亿条电信标注样本数据。 电信 数据治理 高效，数据处理效率提升2倍以上 数据属性易理解：集成50000多种属性的数据字典，降低用户使用电信数据门槛。 数据治理效率高：设备采集数据接口标准化，支持多种主流文件的导入和ETL处理。 父主题：

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了各规则所检测的表字段、比对详情、校验结果等信息。 图16 质量监控报告2 图17 质量监控报告3 对相应的数据质量问题以工单形式进行流转和处理。 图18 质量监控报告4 数据质量概览大屏 数据质量概览大屏支持及时获悉不同统计周期内的错误告警数据量及环比、告警数量变换趋势及数据质

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可作为MAS容灾方案原子能力，实现跨Region 、跨云、云下云上中间件间形成灾备关系。支持正向和反向的长期单向数据同步，提供云内正、反向切换等容灾特性。 特点：异地远距离传输优化，围绕灾备提供特性，不同于业界基于简单的数据同步形成方案。 ETL 实现不同系统间关键业务的数据持续性的实时流动，支持数据加工，支持异构同步，支持长期单向同步。

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torm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失

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交Spark Jar和Spark python程序，执行Spark application，计算和处理用户数据。 提交Spark作业 提交SparkSQL作业 Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。SparkSQL作业用于查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种

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HetuEngine MRS Impala SQL MRS Flink Job MRS MapReduce CSS Shell RDS SQL ETL Job Python DORIS SQL GBase SQL ModelArts Train Http Trigger OCR Create

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用户也可以使用MySQL连接软件或者Doris WebUI界面连接数据库。 如果Hive组件和Doris组件是跨集群部署，需要修改以下配置： Doris所在集群的Doris的“hadoop.rpc.protection”配置项的值需与Hive所在集群中的HDFS组件的该配置项的值保持一致。

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建设开始出现诸多发展瓶颈和痛点 实时性要求越来越高，旧有的企业数据管理和分析体系无法支持业务系统的柔性响应、精准服务、快速迭代等需要，迫切需要建设数据中台，以更好的实现数据汇聚链接，驱动企业决策。 大数据发展至今，技术组件纷繁复杂，而企业缺乏统一的开发和管理工具，导致数据中台的建

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nstances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。 task_id 是 String 作业算子id，表关联作业算子列表接口响应体的task_id。 表2 Query参数 参数 是否必选

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xml的群集范围高级配置代码段（安全阀）增加OBS的ak、sk、endpoint和impl配置，对应名称为fs.obs.access.key、fs.obs.secret.key、fs.obs.endpoint、fs.obs.impl。 访问密钥AK/SK和终端节点Endpoint请根据实际填写，AK/SK获

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往非常复杂，依赖于源系统和网络，因此在监控检测源系统和 数据湖 的SDI层的数据一致性，可以快速给问题定界定位。 DGC命名规范检测 作业命名 节点命名 脚本命名 环境变量命名 数据连接命名 DGC是 数据治理中心 ，尤其是数据开发模块，数据的ETL脚本的逻辑和任务调度编排均在DGC上。

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文件压缩可以减少储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有Gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息，请参阅http://code

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用于大数据开发场景的数据ETL任务管理等场景，但不涉及数据治理，适用于开发者试用、小规模验证等场景。 企业版：基于MRS Hive的出租车出行的数据治理流程 MRS Hive 企业版 数据集成+数据开发+数据治理 需求全功能数据治理能力，适用于有完善的数据管理团队和体系，要进行企业信息

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database.table全限定的方式标识一张表，如：internal.db1.part。 其中catalog和database可以省略，缺省使用当前SWITCH和USE切换后的Catalog和Database。 可以使用INSERT INTO命令，将Hive Catalog中的表数据，插入到Interal

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