数据建模 数据分层分域 支持数据按如 ODS、DWD、DWS、ADS 等数据分层设置，支持数据按照主题、部门等进行数据域设置。为模型设计从业务和技术的角度提供分类分层框架，是数仓规划的关键基础。 图1 数据分层分域1 图2 数据分层分域2 业务实体管理 基于对企业各业务线的业务实

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ath。 DWS模型的表支持以下表类型： DWS_ROW：行存表。行存储是指将表按行存储到硬盘分区上。 DWS_COLUMN：列存表。列存储是指将表按列存储到硬盘分区上。 DWS_VIEW：视图存表。视图存储是指将表按视图存储到硬盘分区上。 MRS _HIVE模型支持HIVE_TA

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实体关系 仅同步xDM-F模型对应“基本信息”中“同步至LinkX-F”为“是”、“模型分类”为“业务数据模型”的关系实体。同时，实体属性会被全部同步，并根据xDM-F实体属性是否“入图”自动映射写入对应LinkX-F实体属性的“是否入图”值。但如果属性是唯一键或关联属性，不论xD

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删除数据源 操作场景 本文指导您在应用设计态删除数据源。 如果需要删除的数据库已有物理表完成反向建模，则无法删除该数据库。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 勾选需要删除的数据源，单击“删除”。 图1 删除数据源

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反向建模概述 反向建模是从数据库物理表到数据模型的映射，相对于将数据模型映射到数据库物理表的正向建模。 当您的 本地服务器 中已有数据库和大量物理表，且希望通过工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）统一管理所有模型时，可使用xDM-F的反向

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新成功是由底层数仓引擎的支持情况决定的。由于不同类型的数仓支持的更新表的能力不同，在规范设计控制台中所做的表更新操作，如果数仓不支持，则无法确保数据库中的表和规范设计中的表是一致的。 重建数据表：先删除数据库中已有的表，再重新创建表。选择该选项可以确保数据库中的表和规范设计中的表

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√ √ 反向建模 建模 √ √ × 反向建模 删除建模 √ √ × 反向建模 编辑建模 √ √ × 反向建模 查看物理表/模型信息 √ √ √ 反向建模 查询模型 √ √ √ 表5 基础数据管理 二级菜单 功能 应用责任人 应用开发人员 应用只读成员 枚举类型 查询 √ √ √ 枚举类型

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逻辑模型 逻辑模型是利用实体及相互之间的关系，准确描述业务规则的实体关系图。逻辑模型要保证业务所需数据结构的正确性及一致性，使用一系列标准的规则将各种对象的特征体现出来，并对各实体之间的关系进行准确定义。 同时，逻辑模型也为构建物理模型提供了有力的参考依据，并支持转换为物理模型，是

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属性L5设计和数据分级 属性L5设计和数据分级 数据标准/指标设计 数据标准/指标设计 3 数据工程实施 数据集成 数据集成前探查 全量数据同步 增量数据同步 规范设计 配置中心（审核人、功能、模型管理配置） 流程设计 主题设计 码表管理 数据标准 关系建模（逻辑模型、物理模型） 业务指标

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示例场景说明 本示例是一个 DataArts Studio 全流程入门教程，旨在介绍如何在DataArts Studio平台完成端到端的全流程数据运营。 本案例基于某市的出租车出行数据，选择MRS Hive作为 数据湖 底座，使用DataArts Studio实施全流程 数据治理 。期望通过实施数据治理达到以下目标：

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Integration，又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI：Data Warehouse Integration，又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，对源系统进来的数据进行整合、清洗，并基于三范式进行关系建模。 维度建模：基于维度建模，新建DWR层模型并发布维度和事实表。 DWR：Data

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Metadata）。 技术元数据是存储关于 数据仓库 系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据。 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。 元数据管理模块是数据湖治理的基石，支

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SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。

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传统的软件开发过程中，需要大量的数据开发工作，对架构设计、模型设计要求极高，能力难以复用，数据迁移过程中也容易频频出错，标准难以统一。工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎通过元模型驱动方式创新性的解决了数据管理工作痛点，功能可配置、服务可编排、一键发布、设计即开发，具有广泛的应用场景。 图1 数据建模引擎典型应用场景

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。 图4 导出数据标准 导出关系建模表/实体 在数据架构主界面，单击左侧导航栏的“关系建模”，进入模型设计页面。 进入任一需要导出的逻辑模型或物理模型，然后在模型内部导出表/实体。本例以进入逻辑模型demo为例进行说明。 图5 进入模型内部 在模型内部，然后选择所需导出的表/实体，单击列表上方的“更多

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工的国籍必须是国家基础数据中定义的允许值。 业务指标设计 业务指标是用于度量和评估组织或业务活动绩效的衡量标准。它们是量化的、可衡量的数据点，用于衡量业务的成功、进展和表现。业务指标通常用来帮助组织了解其绩效状况，监控趋势，做出决策和制定战略。 设计有效的业务指标是一个关键的过程

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即数据的来源，本质是讲存储或处理数据的媒介，比如：关系型数据库、数据仓库、数据湖等。每一种数据源不同，其数据的存储、传输、处理和应用的模式、场景、技术和工具也不相同。 源数据 源数据强调数据状态是“创建”之后的“原始状态”，也就是没有被加工处理的数据。在数据管理的过程中，源数据一般是指直接来

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创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间，并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页，单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”，如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示，配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”，完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页，项目新增完成，如图2所示。

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什么是数据仓库服务 数据仓库服务 GaussDB (DWS)是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据分析处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务，兼容ANSI/ISO标准的SQL92、SQL99和SQL 2003语法，同时兼容PostgreSQL/Oracle/T

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工厂数字化设计：应用工厂三维设计与仿真软件，集成工厂信息模型、制造系统仿真、数字孪生和AR/VR等技术，高效开展工厂规划、设计和仿真优化，实现数字化交付。 数字孪生工厂建设：应用建模仿真、多模型融合等技术，构建装备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生系统，通过物理世界和虚拟空

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产品规格 工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）的产品规格如下所示： 表1和表2约束限制中应用、基础版数据建模引擎、节点、增量包、用户和MCU数量范围是指同一华为账号同一区域下，服务或服务对应配置项可设置的数量下限和上

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