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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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

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数据质量监控简介 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行、跨源和跨表的分析。数据质量支持对离线数据的监控，当离线数据发生变化时，数

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数据质量监控 数据质量监控简介 新建数据质量规则 新建数据质量作业 新建数据对账作业 查看作业实例 查看数据质量报告 父主题： 数据质量

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步骤7：数据质量监控 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析。 在DataArts Studio数据质量模块中，可以对业务指标和数据质量进行监控。

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Studio 数据治理中心 是一个强大的ETL工具和技术，它可以帮助开发人员设计、编写和管理ETL脚本。以下是DataArts Studio在这些方面的主要功能和优势： 可视化的ETL设计：DataArts Studio提供了一个直观的可视化界面，使开发人员能够以图形化方式设计和配置ETL流程。通过拖放组

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务场景。 全流程数据质量监控：支持ETL全流程的事前、事中、事后数据质量检查和告警，形成数据质量报告，帮助客户提升数据质量。 一站式数据开发：覆盖数据采集、建模、离线/实时开发、运维监控、服务开发等环节，数据开发者只需专注于业务开发； 支持复杂调度场景：支持ETL流程多层嵌套、跨

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数据质量 业务指标监控（待下线） 数据质量监控 使用教程

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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

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单击编辑，可以针对账户信息进行修改，也可以将账户进行另存为和删除的操作。 智能ETL 数据中心智能ETL，左上角搜索区，可以依据关键字快速查找所需ETL，也可以根据运行状态进行筛选。右上角可以新建文件夹和ETL。 图15 智能ET ETL列表内展示ETL的名称、输入/输出、最近更新时间、上次运行时长及其他

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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

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一致的关键指标。 数据质量监控中的对账作业支持跨源数据对账能力，可将创建的规则应用到两张表中进行质量监控，并输出对账结果。 创建作业 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 （可选）选择“数据质量监控 > 对账作业”，新

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示例场景说明 步骤1：流程设计 步骤2：数据准备 步骤3：数据集成 步骤4：元数据采集 步骤5：数据架构设计 步骤6：数据开发处理 步骤7：数据质量监控 步骤8：数据资产查看 步骤9：服务退订

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在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 （可选）选择“数据质量监控 > 质量作业”，新建目录。如果已存在可用的目录，可以不用新建目录。 在“质量作业”页面单击“新建”，进入“基本配置”页面，配置质量作业的基本信息。

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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

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Cust_Id ,Cust_UID ,DW_Upd_Dt ,DW_Upd_Tm ,DW_Job_Seq ,DW_Etl_Dt ) select a.Cust_Id ,a.Cust_UID ,current_date as Dw_Upd_Dt

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概述与连接管理 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。 连接管理 登录管理中心 > 单击右侧数据连接 > 单击创建数据连接 > 选择对应的数据库类型

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在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 选择“数据质量监控 > 规则模板”。 单击待操作规则模板操作列的“发布历史”。 图1 发布历史 单击历史版本最右侧的“下线”按钮。则可以查看该规则模板对应的关联作业。

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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，从业务库提供数据；ETL面向非实时批量集成需求，使用DataCube提供，从分析库提供批量数据。 API：应用程序编程接口（Application

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运维调度 步骤7：数据质量监控 对业务指标和数据指标进行监控。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析。支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则。支持周期性的监控。 业务指标监控 监控业务指标 数据质量监控 查看质量作业

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