中软国际数据治理专业服务解决方案实践

成整个数据的处理分析流程。 在 DataArts Studio 数据开发模块中，您将完成以下步骤： 数据管理 脚本开发 作业开发 历史数据到源数据表，使用数据集成将历史数据从OBS导入到SDI贴源层的原始数据表。 历史数据清洗，使用数据开发的 MRS Hive SQL脚本将源数据表清洗之后导入DWI层的标准出行数据表。

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云搜索服务可用于全场景日志分析，包括ELB日志、服务器日志、容器和应用日志。其中Kafka作为消息缓冲队列，用于削峰填谷，Logstash负责数据ETL，Elasticsearch负责数据检索与分析，最后由Kibana以可视化的方式呈现给用户。 性价比高：采用鲲鹏算力、冷热分离、存算分离，成本同比降低30%+。

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产品优势 稳定运行保障 高性能、高可靠。 数据一致性 预校验、一致性校验。 立体化监测无忧运维 监控定位、故障恢复。 数据处理 ETL，边同步边处理。 降低成本 规格丰富，按需计费。 降低开发成本 开箱即用，生态丰富，无码对接。 父主题： 专享版事件流

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Cust_Id ,Cust_UID ,DW_Upd_Dt ,DW_Upd_Tm ,DW_Job_Seq ,DW_Etl_Dt ) select a.Cust_Id ,a.Cust_UID ,current_date as Dw_Upd_Dt

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存放loader的作业脏数据以及HBase作业数据的临时存储目录 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

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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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加工结果 test_if: hello escape_name: Etl test_ifnull: Etl 示例2： 测试数据 { "test_if": "hello", "escape_name": "Etl" } 加工规则 e_set("test_ifnull", op

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配置数据血缘 DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不支持自动血缘解析的场景下，再手动配置血缘关系。 自动血缘解析，是由系统解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节

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配置数据血缘 DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不支持自动血缘解析的场景下，再手动配置血缘关系。 自动血缘解析，是由系统解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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系统函数（Netezza） ISNULL() Netezza语法 迁移后语法 1 2 3 4 5 SELECT A.ETL_DATE, A.BRANCH_CODE, A.CUST_NO , ISNULL ( B.RES_STOCK,0) AS RES_STOCK

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