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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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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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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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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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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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DWS。

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

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，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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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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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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，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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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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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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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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报送端DWS 数据仓库 ，作为银行侧归集的基础业务数据仓库，通过ETL服务将基础数据抽取、转换为标准化监管数据，上报到可信区。 在 华为云Stack 场景下，可信区、报送端采用DCS(redis)作为高效数据缓存区，实现基础配置、ETL规则的高效获取。通过弹性文件服务等实现过程数据（日志等）的持久化存储。

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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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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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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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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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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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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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