中软国际数据治理专业服务解决方案实践

节点参考 节点概述 节点数据血缘 CDM Job Data Migration DIS Stream DIS Dump DIS Client Rest Client Import GES MRS Kafka Kafka Client ROMA FDI Job DLI Flink Job

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防护统计信息，包括清洗次数、清洗流量，以及公网IP被攻击次数Top10和共拦截攻击次数。 查看Anti-DDoS拦截报告 登录管理控制台。 在页面上方选择“区域”后，单击页面左上方的，选择“安全与合规 > DDoS防护 AAD”，进入“Anti-DDoS流量清洗”界面。 选择“拦

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支持从关系型数据库导入数据到HBase表 支持从关系型数据库导入数据到Phoenix表 支持从关系型数据库导入数据到Hive表 支持从HBase表导出数据到关系型数据库 支持从Phoenix表导出数据到关系型数据库 支持从Oracle分区表导入数据到HDFS/OBS 支持从Oracle分区表导入数据到HBase表

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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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点位计算、点位表达式、点位清洗等边缘计算。 图1 架构图 竞争力描述 数采驱动热插拔：支持数采驱动自定义、下发、升级、监控等管理，热部署替换，无需重启。 原始数据校正：支持点位表达式，在边缘侧执行线性计算，对采集到的数据进行校正。 重复数据冗余清洗：在数据采集频率高，冗余数据过多时，自动筛选掉重复数据，对跳变的波动数据过滤清洗。

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序列化功能用在两个地方：序列化任务和序列化数据。Spark任务序列化只支持JavaSerializer，数据序列化支持JavaSerializer和KryoSerializer。 操作步骤 Spark程序运行时，在shuffle和RDD Cache等过程中，会有大量的数据需要序列化，默认使用Jav

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序列化功能用在两个地方：序列化任务和序列化数据。Spark任务序列化只支持JavaSerializer，数据序列化支持JavaSerializer和KryoSerializer。 操作步骤 Spark程序运行时，在shuffle和RDD Cache等过程中，会有大量的数据需要序列化，默认使用Jav

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数据资产模型 数据资产模型是解决方案信息架构共享，包含方案的主题设计、逻辑模型设计、物理模型设计、ETL映射、业务指标设计等。如何发布数据资产模型参考归档发布资产。 查找数据资产模型 图1 查找数据资产模型 图2 数据资产模型详情 引用数据资产模型 支持将发布的数据资产模型引用到

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设备集成指导 业务使用介绍 创建产品 注册设备 接入设备 产品管理 设备管理 规则引擎 订阅管理

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DDoS原生基础防护（Anti-DDoS流量清洗）仅对华为云内的公网IP提供DDoS攻击防护。 Anti-DDoS设备部署在机房出口处，网络拓扑架构如图1所示。 图1 网络拓扑架构图 检测中心根据用户配置的安全策略，检测网络访问流量。当发生攻击时，将数据引流到清洗设备进行实时防御，清洗异常流量，转发正常流量。

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可以是影子同步给设备，也可以是设备同步给影子。详细请参见设备影子。 数据转发规则 数据转发规则是规则引擎的一种，用于将物联网平台接收的设备数据，转发到华为公有云的其它服务进行数据分析、存储等。详细请参见规则引擎。 设备实时状态监控 物联网平台实时监控设备的状态，包括在线、离线、未

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm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。

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm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。

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4489.6 数据库 WEB版SQL Server 4核8G | 超高IO 50G 1 5888 数据库 服务器 备份 1000G 1 3984 对外访问IP公网带宽（M） 5 M 1 1150 VPN（用于银企互联） 5M（10个连接） 1 3750 Anti-DDoS流量清洗 基础版 1

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称，进入规则详情页面。 配置规则的数据源端。 单击“数据源端”下的“创建数据源端”，增加一条数据源端配置。 配置数据源端相关信息，完成后单击“保存”。 表2 数据源端配置 参数 配置说明 产品名称 选择设备所属的产品。 设备名称 选择要转发数据的设备，可以选择指定设备或全部设备。

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序列化功能用在两个地方：序列化任务和序列化数据。Spark任务序列化只支持JavaSerializer，数据序列化支持JavaSerializer和KryoSerializer。 操作步骤 Spark程序运行时，在shuffle和RDD Cache等过程中，会有大量的数据需要序列化，默认使用Jav

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支持通过多种网络链路，实现跨云平台数据同步、云下数据同步上云或云上跨Region的数据同步等多种业务场景。适用于业务割接期数据的整体搬迁上云，支持短期单向同步。 特点：通过增量同步技术，业务运行中可以完成数据库同步，同步不影响业务。 同步 实现数据源之间的数据实时同步, 可作为MAS容灾方案原子能力，实现跨Region

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删除作业 功能介绍 该接口用于删除作业以及作业产生的数据。 URI DELETE /v1/{project_id}/del-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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查看DDoS原生高级防护数据报表 登录管理控制台。 在页面上方选择“区域”后，单击页面左上方的，选择“安全与合规 > DDoS防护 AAD”，进入“Anti-DDoS流量清洗”界面。 在左侧导航栏选择“DDoS原生高级防护 > 概览”，进入DDoS原生高级防护“数据报表”页面。 图1 数据报表页面

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络特征。 高质量标注数据多：通过专业标注工具和专家经验，积累海量标注样本，累计已有1亿条电信标注样本数据。 电信数据治理高效，数据处理效率提升2倍以上 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。

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对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）。

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