ETL映射设计 ETL映射设计用于将数据从源系统抽取出来，经过清洗、转换、加载等一系列操作后，将数据加载到目标系统的过程。解决方案工作台支持SDI、DWI和DWR层物理表、支持多种数据库、支持生成脚本等。 新建ETL映射 图1 新建ETL映射 参数 说明 映射名称 自定义 数据库数据类型

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ETL Job 功能 通过ETL Job节点可以从指定数据源中抽取数据，经过数据准备对数据预处理后，导入到目标数据源。 目标端是DWS的ETL Job节点，不支持使用委托进行调度，建议采用兼容性更佳的公共IAM账号方式进行调度，详见配置调度身份。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置ETL

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，日志系统对该日志ETL后，提取业务URL请求，状态码、访问IP、时延等关键数据，通过SQL聚合可得到不同时间段内业务的运行状态，配置SQL阈值规则可实现业务的实时监控，如下图所示。 图1 业务监控指标 运维人员可根据资源和应用维度选择监控服务，满足多层次运维要求。下表列出各云服务提供的监控能力。

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添加实施作业 配置ETL Mapping。 实施作业名称：自定义； 关联需求：可选，可与新建项目时的相关需求关联起来，关联后该ETL作业将会自动在实施进度管理中展示； ETL Mapping名称：选择配置好的ETL映射； DataArts Studio 目录：选填需要将该ETL映射同步至DataArts

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运维数据开发概述 监控服务提供对运维数据进行处理的能力，请参见表1，已获取服务运维岗位权限人员可以进行运维数据处理。 表1 运维数据开发功能说明 功能 数据类型 说明 数据管理 Kafka 按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列，用于日志数据及spark和flink清洗后的数据存储的消息队列。

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运维数据开发概述 监控服务提供对运维数据进行处理的能力，请参见表1，已获取服务运维岗位权限人员可以进行运维数据处理。 表1 运维数据开发功能说明 功能 数据类型 说明 数据管理 Kafka 按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列，用于日志数据及spark和flink清洗后的数据存储的消息队列。

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EG 创建自定义事件源到https链路 03:35 自定义事件源到https链路演示 事件网格 EG 大数据ETL自动化运维场景解决方案 06:23 大数据ETL自动化运维场景解决方案 事件网格 EG 介绍怎样实现跨账号事件发送 05:07 跨账号事件发送演示

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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的能力提升； 云数据仓库 GaussDB (DWS)作为底层数仓为神策提供通用数据的接入和数据的加工、处理和存储，神策系统读取处理完的数据进行分析和用户运营； 方案优势： 降低运维成本：对比神策通用解决方案，能够减少客户在存储资源上的冗余，减少客户集群分散运维的运维成本投入、大数据集

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策略。如果质量作业名称有重复，则全部导入失败。 作业调度：数据质量作业调度采用流水线方式，配置在整合层作业后面，详细配置方法见相关文档。 运维管理操作：监控质量作业运行状态，包括成功、失败、运行中和告警。成功表示实例正常结束，结果符合预期。 数据质量评分模型：基于DataArts

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据

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3及以上版本集群支持智能运维 智能运维是GaussDB(DWS)常驻运维工具，可帮助用户智能执行运维任务。智能运维会通过集群负载情况，选择合理时间窗、并发度完成用户指定的任务，在运维任务执行过程中，智能运维将时刻关注用户业务的变化，及时调整运维任务执行策略，以减轻对用户业务的影响。智能运维支持周期

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应用场景 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，导致扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1 数据仓库迁移 优势 平滑迁移

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数据仓库规格 GaussDB(DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子：支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数

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应用场景 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。GaussDB(DWS) 作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1 数据仓库迁移

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。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用

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化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子：支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数

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