中软国际数据治理专业服务解决方案实践

大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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数据开发与治理 数据源管理与数据标准管理 数据建模 数据开发 数据血缘、资源管理、函数管理和变量管理 数据发布CI/CD、任务运维 数据质量管理 元数据管理 数据资源管理 数据服务管理 数据安全 父主题： 产品操作

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数据开发应用示例 操作场景 数据治理中心 DataArts Studio 帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 下面介绍如何调用创建脚本API创建脚本，API的调用方法请参见如何调用API。 前提条件 您

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数据服务开发 数据服务共享平台（DSP）数据服务开发可分为在线开发和离线开发两种。离线开发是只通过Studio进行数据模型开发和Web服务的开发，离线开发的模型只需通过平台部署即可，此处不再赘述。本节内容主要是面向在线开发。 实时数据服务 单表服务 通过平台数据资源目录，可以关联

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运维数据开发 运维数据开发概述 Kafka数据管理 HDFS数据管理 Hive数据管理 MPPDB数据管理 ClickHouse数据管理 Druid数据管理 CSS 数据管理 Influxdb数据管理 Prometheus数据管理 OBS数据管理 CES数据管理 Batch Task离线开发

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数据开发配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据开发组件中已提交版本的脚本和作业数据，但导出作业时默认只导出作业，不包含其依赖的脚本和资源。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据开发的导入导出功能进行搬迁。 数据开发数据搬迁依赖于数据开发的脚本、作业、环境变量、资源导入导出功能。

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开发并管理数据 在监控服务创建数据表 将接入数据导流至数据表中 将数据汇聚至MPPDB表 根据表或任务类型查看数据血缘 父主题： 使用监控服务进行资源及业务监控

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迁移开发数据 数据导出 数据导入 通过配置数据导入模板，进行数据导入 父主题： 系统管理

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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Model、Page目录。 大屏 大屏，即DMAX AI数据可视化大屏。 DMAX预集成了ISDP+数据服务，开发者可以使用预集成的ISDP+数据服务，以及DMAX自身丰富的可视化组件、灵活的数据接入和AI识别页面布局构建能力，快速构建和发布可视化大屏页面，集成到ISDP+平台并通过ISDP+访问大屏页面。

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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步骤2：数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据，分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。

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您如果需要及时了解作业的执行结果是成功还是失败，可以通过数据开发的运维调度界面进行查看，如图11所示。 图11 查看作业执行情况 数据开发还支持配置通知管理，可以选择配置当作业运行异常/失败后，进行短信、邮件、控制台等多种方式提醒，此处不再展开描述。 至此，基于电影评分的数据集成与开发流程示例完成。此外，您还可

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数据开发进阶实践 周期调度依赖策略 离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 补数据场景使用介绍 作业调度支持每月最后一天 获取SQL节点的输出结果值 IF条件判断教程 获取Rest Client节点返回值教程 For Each节点使用介绍 数据开发调用数据质量算子并且作业运行的时候需要传入质量参数

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销售。 视频会议场景 互联网、专线接入 视频会议场景： 视频会议场景需要视频并发编解码能力，CPU/GPU编解码消耗资源巨大，网络带宽消耗大，基于现有VDI的网络架构，传统的视频会议软件如果未针对VDI做相关优化，通常无法保证用户体验。 建议方案： 利旧PC做为客户端，通过PC端

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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己的集群管理基础设施，成本开销大。 云容器引擎成本低 您只需支付用于存储和运行应用程序的基础设施资源（例如 云服务器 、云硬盘、弹性IP/带宽、负载均衡等）费用和容器集群控制节点费用。 容器化的优势 Docker使用Google公司推出的Go语言进行开发实现，基于Linux内核的cg

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