维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题： 模型设计

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应用需求分析：这部分主要针对数据应用系统所需要的数据范围及指标来确定，因此是先分析数据应用系统的需求，再提炼数据集市的数据接口需求 目标表设计：即数据集市结果表设计，根据数据应用的需求进行数据表设计 数据源分析：主要分析 数据仓库 的数据如何满足集市的需要，即确定需要数据仓库的那些表数据，如

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关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。

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打开需要逆向数据库导入的维度或表的页签，然后单击列表上方的“逆向数据库”。 图2 选中对象 在“逆向数据库”对话框中配置参数。 表1 逆向数据库 参数名称 说明 所属主题 单击“选择主题”按钮选择所属的主题信息。 数据连接类型 选择维度建模的逆向数据库。 数据连接 选择所需要的数据连接。

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用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或 DLI 。

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Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 Success，返回data数据是导入任务的uuid，可根据该uuid去查询导入结果。 400 BadRequest

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主要概念 RDMA RoCE 父主题： 附录

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Studio数据架构的数据建模过程中，用到的建模方法主要有以下四种： 逻辑模型：通过实体、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和业务人员沟通的桥梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构，逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 关系建模

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数据集成提供20+简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，全向导式配置和管理，支持单表、整库、增量、周期性数据集成。 数据架构 作为 数据治理 的一个核心模块，承担数据治理过程中的数据加工并业务化的功能，提供智能数据规划、自定义主题数据模型、统一数据标准、可视化数据建模、标注数据标签等

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别的内容)、时间维度(其中包括年度、季度、月度等级别的内容)。 原子指标 原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表，与多维模型所属的业务对象保持一致，与多维模型中的最细数据粒度保持一致。原子指标中仅含有唯一度量，所含其它所有与该度量、该业务对象相关的属性，旨在用于支

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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，支持创建自定义策略的采集任

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支持使用MD5校验，检查端到端文件的一致性，并输出校验结果。 脏数据归档 支持将迁移过程中处理失败的、被清洗过滤掉的、不符合字段转换或者不符合清洗规则的数据自动归档到脏数据日志中，方便用户分析异常数据。并支持设置脏数据比例阈值，来决定任务是否成功。 数据架构：数据建模可视化、自动化、智能化 DataArts

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用于描述物料定义的扩展属性 操作路径：【Web】建模>物料主数据>物料属性 新建物料属性： 进入功能界面后，单击"新建属性”按钮，进入新建界面 按实际需要填写属性项及对应属性值信息 单击"确认“按钮提交数据 图5 新建属性 批次管理 记录实际业务中产生的批次及与该批次相关的批次属性的主数据，为后续的批次追溯提供依据

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40岁≤中年<60岁 老年≥60岁 图2 新建维度年龄分组 单击“确认”完成维度信息的添加。 在数据集预览页面单击“刷新预览”，可以查看新建的维度信息。 图3 查看维度信息 在后续的仪表板制作和问答中即可问答与新的维度相关的信息。 图4 使用新建维度制作仪表板 示例2：本例使用公式编辑：

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指标维度 通过ICAgent上报的虚机指标的指标维度 表1 通过ICAgent上报的虚机指标的指标维度 指标类别 指标维度 说明 网络指标 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP

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可以参照步骤3~步骤6，完成其他维度的创建。 完成所有维度的新建之后，需要等待审核人员审核。 审核通过后，系统会自动创建与维度相对应的维度表，维度表的名称和编码均与维度相同。在“维度建模”页面，选择“维度表”页签，可以查看建好的维度表。 在维度表列表中，在“同步状态”一列中可以查看维度表的同步状态。 图6

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[HASH(column)|REPLICATION]。 枚举值： HASH: 对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column String DISTRIBUTE

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建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，找到需要建模的物理表，单击，即可完成建模。 您也可以单击物理表名称，在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击，系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建

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单击“数据治理 > 维度管理”，进入维度管理页面。 单击待编辑维度所在行“操作”列的“编辑”。 编辑维度后，单击“更新”。 删除维度 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“运维数据开发 >

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据资源集成+数据仓库构建+数据资源治理+大数据分析应用”的面向政务流域的全流程、全级次、全方位的大数据平台，为构建集约化、高效化、透明化的政府治理与运行模式提供支撑。 方案价值 整合各类数据资源，打通各个业务系统单独建设形成的数据孤岛，建成覆盖各部门系统“全业务”的信息系统以及各

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单击“数据治理 > 维度管理”，进入维度管理页面。 单击待编辑维度所在行“操作”列的“编辑”。 编辑维度后，单击“更新”。 删除维度 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“运维数据开发 >

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