数据治理中心 DataArts Studio(原DGC)

 

数据治理中心(DataArts Studio)是数据全生命周期一站式开发运营平台,提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业客户快速构建数据运营能力。

 
 

    etl数据质量监控 更多内容
  • 产出信息(邀测)

    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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  • Spark Core数据序列化

    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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  • 产品优势

    产品优势 一站式数据运营平台 贯穿数据全流程的一站式治理运营平台,提供全域数据集成、标准数据架构、连接并萃取数据价值、全流程数据质量监控、统一数据资产管理、数据开发服务等,帮助企业构建完整的数据中台解决方案。 全链路 数据治理 管控 数据全生命周期管控,提供数据架构定义及可视化的模型

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  • 产品价值

    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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  • Hive应用开发简介

    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, CS V,TEXTFILE,RCFILE,ORCFILE,

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  • 数据如何存储到GaussDB(DWS)?

    级别的增删改(CRUD)操作。这是最简单的一种方式,这种方式适合数据写入量不太大, 并发度不太高的场景。 从 MRS 导入数据,将MRS作为ETL。 通过COPY FROM STDIN方式导入数据。 通过COPY FROM STDIN命令写数据到一个表。 使用GDS从远端 服务器 导入数据到 GaussDB (DWS)。

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  • Hive应用开发简介

    ,从而完成对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HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载(ETL)。 通过HQL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、SEQ

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  • SELECT

    ,USER AS "ETL_USER" ,CAST( CURRENT_TIMESTAMP( 0 ) AS VARCHAR( 19 ) ) AS "CURR_STIME" ,'${etl_data}' AS "ETL_DATA"

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  • 快速入门指引

    者试用、小规模验证等场景。 初级版:基于DWS的电影评分数据集成与开发流程 DWS 初级版 数据集成+数据开发 用于大数据开发场景的数据ETL任务管理等场景,但不涉及数据治理,适用于开发者试用、小规模验证等场景。 企业版:基于MRS Hive的出租车出行的数据治理流程 MRS Hive

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  • 提交特征工程作业

    算子类型(rank_etl_type) 是 Enum 排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理,需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters)

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  • 数据实施质量检查

    DGC是 数据治理中心 ,尤其是数据开发模块,数据的ETL脚本的逻辑和任务调度编排均在DGC上。因此,一个规范统一的命名规范显得尤为重要,统一而规整,加强数据治理的专业性。 脚本规范检测 脚本注释 排版规范 语句规范 脚本承载着数据ETL的逻辑,定期运行。增强脚本的可读性,有助于数据开

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  • 步骤1:流程设计

    统计口径不一致,困扰业务决策 通过 DataArts Studio 实施数据治理,期望能够达到以下目标: 数据标准化、模型标准化 统一统计口径,提供高质量数据报告 数据质量监控告警 统计每天收入 统计某月收入 统计不同支付类型收入占比 业务调研 在开始使用DataArts Studio前,您可以通过业务调研,明确业务过程中所需的DataArts

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  • 通过Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误

    area_unit,yield_wegt,yield_unit,total_wegt,total_wegt_unit,data_sorc_code,etl_time -export-dir hdfs://hacluster/user/hive/warehouse/dm_agr_prod_city_summ02

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  • Oracle同步到MRS Hudi

    读取该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪(例如最近一天、一月、一年),这种表通常可以通过数据的创建时间来做分区以保证最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小,以更新数据为主,新增较少,表数据量比较稳定,且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算,因此通常使用非分区表性能更好。

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  • 什么是解决方案工作台

    通过配置相应的调研规则,对待集成的源端系统数据进行调研,方便用户快速获取到要进行数据实施的源系统数据结构。 ETL Mapping脚本自动生成 将方案设计中“ETL映射设计”部分形成的ETL脚本同步到DataArts Studio作业指定的目录。 数据入湖作业自动生成 对于调研到的数据,可

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  • Procedure

    AS BEGIN_PROC DECLARE I_LOAD_DT ALIAS FOR $1 ; -- ETL Date V_TASK_ID ALIAS FOR $2 ; BEGIN RETURN I_LOAD_DT ||

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  • 产品功能

    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。 数据质量监控 数据质量监控是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具,您可以配置数据质量检查规则,在线监控数据准确性。 数据质量可以从完整性、有效

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  • Hive应用开发简介

    ,从而完成对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HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载(ETL)。 通过HQL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、SEQ

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  • 最佳实践内容概览

    迁移RDS数据至 DLI ,具体请参考迁移RDS数据至DLI。 迁移DWS数据至DLI,具体请参考迁移DWS数据至DLI。 数据分析 DLI应用于海量的日志数据分析和大数据ETL处理,助力各行业使能数据价值。当前数据分析最佳实践内容如下: 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析,具体请参考使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析。

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  • SQLServer同步到MRS Hudi

    读取该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪(例如最近一天、一月、一年),这种表通常可以通过数据的创建时间来做分区以保证最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小,以更新数据为主,新增较少,表数据量比较稳定,且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算,因此通常使用非分区表性能更好。

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  • 用户管理功能

    组添加一个或多个子用户组;可以单击移动用户组,将该用户组移至其他用户组下,变成一个子用户;单击转移将该组拥有的资源(卡片、页面、数据集、ETL、数据账户)转移给别的组,转移后该组不再允许对所拥有的资源进行编辑操作。还可以删除用户组,如下图所示: 图2 用户组管理 父主题: 实施步骤

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