为1～20个字符。 type 是 String 作业类型。 offline_platform 否 Object 计算平台信息，type为etl/recall/filter/standard必填，为其他时不必填。 offline_platform包含参数如下： platform，参

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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 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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车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级

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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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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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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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数据质量运维管理操作处理&记录 功能介绍 该接口用于数据质量监控实例的问题处理，在控制台上可通过“更多>处理&记录”进入问题处理界面。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/quality/instances/{instance_id}

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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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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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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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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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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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