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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"escape_name": "Etl" } 加工规则 e_set("test_ifnull", op_ifnull(v("escape_name"),v("test_if"))) 加工结果 test_if: hello escape_name: Etl test_ifnull: Etl 示例2：

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设备联动规则 设备联动规则是规则引擎的一种，通过设置一个规则的触发条件（如温度阈值、时间等），在满足触发条件时，物联网平台会触发一个指令来使设备执行一个操作（如上报信息、打开设备开关、上报告警等）。详细请参见规则引擎。 告警管理 支持管理通过规则引擎里定义触发的设备告警，包括查看

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输出 ..IF ACTIVITYCOUNT > 0 THEN ..FOR SEL SqlStr AS V_SqlStr FROM ${ ETL_DATA}.TB_DWDATA_UPDATE WHERE JobName = '${JOB_NAME}' AND TXDATE = ${

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业务应用调用API是否正常。 业务应用向ROMA Connect的Topic收发消息是否正常。 设备向ROMA Connect收发数据是否正常，规则引擎是否正常转发数据。 父主题： 恢复/迁移集成资产

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rm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好

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在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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，可以合并为n个文件（n值可配） 导入（导出）文件时，可以对文件进行过滤，过滤规则同时支持通配符和正则表达式 支持批量导入/导出ETL任务 支持ETL任务分页查询、关键字查询和分组管理 对外部组件提供浮动IP 父主题： Loader

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质量检测任务调度2 关联ETL任务 关联任务调度支持数据质量任务关联多个数据开发任务。当数据开发任务运行一个周期后，数据质量任务会紧随其后对其产出的数据进行稽核，如稽核结果不达标，则会产生相应告警。如不达标的质量规则中包含强规则，则还会自动阻塞该数据开发任务的下游节点。 图14 关联ETL任务 质量监控报告

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rm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好

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rm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好

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数据清洗 数据清洗是指数据开发前对数据预处理、对原始数据进行ETL（Extract Transform Load）处理的过程。通过数据清洗过程检查原始数据的类型，确保数据完整，去除脏数据，并根据具体的业务规则将原始数据转换为业务需要的格式，为进一步数据分析做准备。 FileBeat采集端数据清洗

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在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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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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持异步方式下发命令，详细请参见命令下发。 规则引擎 数据流转 支持数据流转到华为云Kafka/OBS/ GaussDB /DIS/DMS/ROMA等服务，详细请参见规则引擎。 规则联动 支持建立设备联动规则，实现联动控制，详细请参见规则引擎。 数据转发 支持平台将设备上报数据通过HTTP或AMQP转发至应用 服务器 。

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数据属性易理解：集成50000多种属性的数据字典，降低用户使用电信数据门槛。 数据治理 效率高：设备采集数据接口标准化，支持多种主流文件的导入和ETL处理。 父主题： 产品介绍

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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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什么是成本单元，工作原理是什么？ 成本单元是一种基于规则引擎自动归集客户成本的工具。客户可以根据关联账号、产品类型、账单类型、成本标签、企业项目甚至是其他成本单元自定义条件规则，将名下的成本按照实际需求归集到有意义的分类。企业通常对业务有多种查看视角，比如部门、项目、应用等，客户可以创建多个成本单元来匹配这些视角。

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”、“修改后端API”、“查询后端API详情”和“测试后端API”接口的“required”参数描述。 2020-06-29 优化“创建规则引擎源端”接口的“dataFormatTrans”和“ruleSrcLevel”参数描述。 2020-03-30 修改错误码描述。 2019-12-17

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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GaussDB(DWS)。

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