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

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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。

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CDM Job 支持MRS 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

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CDM Job 支持MRS 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

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输出 ..IF ACTIVITYCOUNT > 0 THEN ..FOR SEL SqlStr AS V_SqlStr FROM ${ ETL_DATA}.TB_DWDATA_UPDATE WHERE JobName = '${JOB_NAME}' AND TXDATE = ${

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数据资产模型 数据资产模型是解决方案信息架构共享，包含方案的主题设计、逻辑模型设计、物理模型设计、ETL映射、业务指标设计等。如何发布数据资产模型参考归档发布资产。 查找数据资产模型 图1 查找数据资产模型 图2 数据资产模型详情 引用数据资产模型 支持将发布的数据资产模型引用到

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rm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 容错性好

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质量检测任务调度2 关联ETL任务 关联任务调度支持数据质量任务关联多个数据开发任务。当数据开发任务运行一个周期后，数据质量任务会紧随其后对其产出的数据进行稽核，如稽核结果不达标，则会产生相应告警。如不达标的质量规则中包含强规则，则还会自动阻塞该数据开发任务的下游节点。 图14 关联ETL任务 质量监控报告

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在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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，可以合并为n个文件（n值可配） 导入（导出）文件时，可以对文件进行过滤，过滤规则同时支持通配符和正则表达式 支持批量导入/导出ETL任务 支持ETL任务分页查询、关键字查询和分组管理 对外部组件提供浮动IP 父主题： Loader

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rm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 容错性好

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在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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rm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 容错性好

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目录 否 HBase作业失败或者脏数据丢失 /user/loader/etl_dirty_data_dir /user/loader/etl_hbase_putlist_tmp /user/loader/etl_hbase_tmp /user/oozie 固定目录 存放oozie运行时需要的依赖库，需用户手动上传

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dc1a7b88/b88c445407b24283aa949f9833a38fd8/etl-dli2dws/2024-01-11_09_01_39.684/ETL_Job_dli2dws/ETL_Job_dli2dws.job\",\n\t\t\t\"failCount\":-1

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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： 产品介绍

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完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON，CSV，TEXTFILE，RCFILE，ORCFILE，

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并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用 数据仓库 ，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用。同时支持把多个业务运营系统的数据汇集到一个数据仓库中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。

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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。 父主题： 专业版事件流

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参考错误描述或者联系技术支持工程师 200 OSM.01010017 Operation fail. 服务内部错误 联系技术支持工程师 200 OSM.01010018 Auth operate type not support. 当前操作不支持 参考错误信息或者联系技术支持工程师 200 OSM

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