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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XMLOutputMeta,com..etl.trans.step.sliceupload.SliceUpload,org.pentaho.di.trans.steps.getxmldata.GetXMLDataMeta,com..etl.job.unzip.UnZip,com..etl.trans.step

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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 每个开发算子的失败策略为“终止后续节点执行计划”

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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。 选择“数据质量监控 > 质量报告”。 单击页面右上角的“立即刷新”按钮，页面将展示零点到当前时间的临时数据，用户可以立即获得当天的数据质量报告数据。 图10 立即刷新 父主题： 数据质量监控

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Studio)所属region、实例以及空间。 图29 添加 数据治理 实例 同步ETL Mapping。 图30 同步ETL Mapping 配置ETL Mapping。本实践中，需要将ETL映射配置好的ETL映射同步至 DataArts Studio 中。 实施作业名称：自定义； 关联需

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完成对账作业的创建。 执行对账作业并查看结果分析 在数据质量模块左侧导航栏中，选择“数据质量监控 > 对账作业”。 单击对账作业操作列中的“运行”，运行对账作业。 图12 运行对账作业 在数据质量模块左侧导航栏中，选择“数据质量监控 > 运维管理”，进入运维管理页面。 图13 进入运维管理页面 作

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系统函数（Netezza） ISNULL() Netezza语法 迁移后语法 1 2 3 4 5 SELECT A.ETL_DATE, A.BRANCH_CODE, A.CUST_NO , ISNULL ( B.RES_STOCK,0) AS RES_STOCK

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容易。要做到财报的高效、准确、完整，离不开高度集成的全球结账管理系统，更离不开数据治理，通过交易核算自动化、ERP优化、数据调度优化、数据质量监控以及提升数据分析平台的性能，华为实现了全球核算实时可视，过程可跟踪、可管理。 图1 华为数据治理实践 父主题： 华为数据治理案例

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信息架构设计 创建信息架构 主题设计 逻辑模型设计 物理模型设计 ETL映射设计 业务指标设计 配置管理 父主题： 设计中心

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NOT IN ( 'ETL_JOB_NAME' ,'ETL_TX_DATE'

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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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质量作业。 选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要批量调度的质量作业。 单击“更多 > 启动调度”，即可完成质量作业的批量调度。 图13 批量调度 批量停止调度质量作业 系统支持批量停止调度质量作业，一次最多可批量停止200个质量作业。 选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要批量停止调度的质量作业。

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系统表名_{TYPE简码},增量表的type简码为i,全量表的type简码为f,所有的表名称及字段名称小写 标准字段： ext_etl_dt （ETL时间），ext_src_sys_id（源系统标识），dt、ph（分区字段） 表的其他要求：采用ORC存储格式，并采用SNAPPY压缩

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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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source_sdi节点属性 demo_etl_sdi_dwi节点：为 MRS Hive SQL节点，用于清洗过滤SDI贴源层上原始表中的数据，将合法数据写入数据架构中DWI层标准出行数据表dwi_taxi_trip_data中。其中，“SQL脚本”请选择在脚本开发中创建的脚本demo_etl_sdi_dwi。

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表及字段的命名规范为：ods_源系统简写_源系统表名_{TYPE简码},全量表的type简码为f,所有的表名称及字段名称小写 标准字段：ext_etl_dt （ETL时间），ext_src_sys_id（源系统标识），dt、ph（分区字段） 表的其他要求：采用ORC存储格式和SNAPPY压缩；

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关系建模（逻辑模型、物理模型） 业务指标 技术指标 维度建模 数据开发 连接管理 脚本开发 作业开发 实例管理 补数据监控 配置环境变量 数据治理 数据质量监控 数据资产 元数据采集 业务资产 技术资产 数据服务 创建专享版集群 设置API分配配额 新建审核人 开发API 调用API

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已发布区域：全部 业务指标监控 数据质量监控 业务指标监控 业务指标监控是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。 业务指标监控 数据质量监控 数据质量监控DQC（Data Quality

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数据质量 数据质量监控 数据质量管理围绕着数据从产生要销毁的全生命周期，共分为事前防范、事中监控与事后治理三个阶段。事前防范即依照数据标准对业务源端数据产生的过程进行约束，规避问题数据的产生，同时对已发现的存量数据问题进行修正，从而规避由于数据质量问题导致的后续数据使用异常。在数

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义如何对数据对象进行数据质量监控。 SQL语句可以包含同一数据库下的多张表，但不同数据库的表无法共存。 本文以新建自定义模板为例，说明如何创建规则。如果您需要新建自定义规则，请直接参考新建数据质量作业进行自定义规则质量作业的创建。 （可选）选择“数据质量监控 > 规则模板”，新建

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"escape_name": "Etl" } 加工规则 e_set("test_ifnull", op_ifnull(v("escape_name"),v("test_if"))) 加工结果 test_if: hello escape_name: Etl test_ifnull: Etl 示例2：

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