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

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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

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ETL Mapping ETL Mapping用到了数据治理中心 DataArts Studio ，它是针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台。解决方案工作台集成DataArts Studio，支持将方案设计中“ETL映射设计”部分形成的ETL脚本同步到DataArts

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的情况下，同步任务将执行对源端数据向目标端数据的全量同步。在组件上可以看到同步的数据量及运行时长等信息。 图5 全量同步 数据补录 当发生源端历史数据变更等情况时，通过在读取组件自定义 SQL，可以添加针对日期字段进行过滤的 WHERE 条件，可以实现针对特定时间段的数据补录需要。 图6 数据补录 增量同步

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数据集成 CDM 与其他数据迁移服务有什么区别，如何选择？ CDM有哪些优势？ CDM有哪些安全防护？ 如何降低CDM使用成本？ CDM未使用数据传输功能时，是否会计费？ 已购买包年包月的CDM套餐包，为什么还会产生按需计费的费用？ 如何查看套餐包的剩余时长？ CDM可以跨账户使用吗？

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数据集成 数据集成主要包含三块：离线集成，实时集成，集成任务。 图1 数据集成 离线集成 主要为结构化集成和非结构化集成两种，结构化集成主要是离线集成部署方式，非结构化集成为API部署方式。 结构化集成 图2 结构化集成 集成作业 图3 集成作业 任务名称：自定义数据 需求类型：目前只支持新增

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数据集成 支持接入的日志 接入数据 父主题： 设置

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数据集成 数据集成普通任务 数据集成组合任务

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数据集成 体积计算作业过程中，得到的计算结果有以下几种： 表1 体积计算产物类型 名称 文件类型 本地打开方式 云端集成 雷达一点 云地图 .pcd CloudCompare 可集成到客户系统实现可视化 雷达二点云地图 .pcd CloudCompare 可集成到客户系统实现可视化

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数据集成 数据集成概述、工具介绍及入湖范围 数据集成前探查 全量数据同步 增量数据同步 父主题： 实施步骤

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数据集成权限 表1 数据集成权限 权限 对应API接口 授权项（Action） 依赖的授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建任务 POST /v2/{project_id}/fdi/instances/{instance_id}/tasks

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项目ID。 源端数据源ID 源端数据源ID。 目标端数据源ID 目标端数据源ID。 源端数据源的名称 源端数据源的名称。 目标端数据源的名称 目标端数据源的名称。 源端数据源所属集成应用ID 源端数据源所属集成应用ID。 目标端数据源所属集成应用ID 目标端数据源所属集成应用ID。 源端数据源所属集成应用名称

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数据集成指导 业务使用介绍 接入数据源 创建数据集成任务（普通任务） 创建数据集成任务（组合任务） 创建数据集成任务（编排任务） 启停数据集成任务 数据集成任务管理 连接器

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数据集成API 集群管理 作业管理 连接管理 附：公共数据结构

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集成方式 ISDP+集成方式包含数据集成、页面集成、服务集成和设备集成四类，通过ISDP+集成方式可以快速了解ISDP+提供的集成能力，以及如何集成。 数据集成 ISDP+提供API与ETL两种模式的数据集成：API面向实时数据集成需求，由报表中心提供预先设计好的API，从业务库

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数据集成任务 MRS Hive目标端写入时出现数据乱码 MRS Hive写入时数据全部写在第一个字段里 目标端任务报任务运行超时 MySQL到MRS Hive时目标端报“could only be written to 0 of the 1 minReplication nodes

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数据集成API 数据源管理 任务监控管理 任务管理

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数据集成概述 DataArts Studio数据集成是一种高效、易用的数据集成服务，围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 数据集成即云数据迁移（Cloud

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； 从数据调研导入：若已对源系统做了数据调研且要建模的业务对象与调研数据结构一致，则可从数据调研中选择相应的数据进行导入。例如，通过数据调研，本实践可获取到源端要进行迁移入湖的数据结构，且目标端MRS Hudi（SDI层）与要同步的源端数据结构一致，因此本实践通过“从数据调研导入”的方式新建表。

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是将数据转化为目标系统所需的结构和格式，并进行必要的数据处理和修正。 加载（Load）：在这个阶段，经过转换后的数据被加载到目标系统中，通常是一个数据仓库或数据湖。加载的过程需要考虑数据的完整性、一致性和可用性。这可能涉及到数据验证、数据校验、数据分区等操作，以确保数据的质量和可靠性。

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数据集成数据搬迁 数据集成数据搬迁依赖于CDM的批量导入导出作业功能。 CDM上支持导出的数据包括配置的连接和作业，可以导出到本地保存。 约束与限制 数据集成中的集群配置、环境变量等数据不支持导入导出，如有需要，请您进行手动配置同步。 由于安全原因，CDM不会将对应数据源的连接密

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