中软国际数据治理专业服务解决方案实践

大屏概述 概述 本文介绍DataArts Insight的大屏功能，数据大屏的常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待等场景。 适用场景 数据大屏是DataArts Insight分析场景的重要组成部分，常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待等，致力于满足企业高可视化要求的数据展示场景。

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数据建模概述 数据关联用来连接不同的数据表。在数据分析时，当需要分析的数据存储在不同的表，您可以通过数据关联，把多个表关联起来，形成模型进行数据分析。 使用限制 关联的表必须有一个字段相同。 操作步骤 已接入数据源，请参见创建数据源。 已创建数据集，请参见创建数据集。 已完成多表关联建模，请参见多表关联建模。

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数据权限概述 数据湖权限支持配置数据库、数据表、函数等维度的权限。 云服务管理员可针对不同的管理对象配置不同用户组的权限，统一对数据湖资源进行管理。 用户可通过LakeFormation管理控制台对数据湖内的资源进行统一权限管理，对于IAM用户/用户组，也可以通过关联LakeFo

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数据探索概述 通过数据探索，可探索实例间的关系，包括实例图谱探索和模型路径探索两种方式。 在进行数据探索前，请确保实体模型对应的实例数据已入图。创建数据入图任务的具体操作请参考数据入图。 实例图谱探索：指基于实例及实例之间的关系进行扩展探索。即根据已知实例数据节点但不知节点间的关

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数据开发概述 数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 数据开发模块曾被称为数据湖工厂（Data Lake Factory，后简称DLF）服务，因此在本文中，“数据湖

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数据目录概述 数据目录提供了对数据和资源文件的一系列操作方式，方便用户快捷管理自己上传和接收的资源。数据目录界面对数据的来源划分为收到的数据、发出的数据、删除的数据、我的收藏、团队数据和我的数据，明确了数据来源，记录了团队交换或个人交换的数据。 此外提供了两种交换数据资源的方式：

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数据采集概述 安全云脑的数据采集功能，提供了将第三方（非华为云）日志数据接入安全云脑的能力。它使用Logstash通过多种方式采集各类日志数据，采集后，可以快速实现历史数据分析比对、数据关联分析、以及未知威胁发现等相关分析。 图1 数据采集 数据采集原理 数据采集的基本原理是安全

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删除”，可以删除数据表，其中发布审核中，已发布和下线审核中状态的数据表不可被删除。且数据被引用的数据表不可被删除。 下线 单击“更多 > 下线”，可以下线已发布且不带下展的数据表。数据被引用的数据表不支持下线。 “带下展”，指发布审核后又重新编辑的数据。 发布 单击“发布”，可发布数据表。发布审核中、下线审核中、已

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Astro大屏应用计费概述 通过阅读本文，您可以快速了解AstroCanvas的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 AstroCanvas提供了“Astro大屏应用基础版”、“Astro大屏应用专业版”和“Astro大屏应用企业版”三种实例套餐，以满足不同场景

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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数据集概述 数据集作为数据源和可视化展示的中间环节，承接数据源的输入，并为可视化展示提供输入。在创建数据源之后，您可以基于当前数据源创建数据集，并对已添加的数据集做编辑、删除、关联、二次数据处理分析等操作。 本节操作介绍创建数据集、编辑数据集等相关操作指导。 数据准备流程 图1 数据准备流程图

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读取Hudi数据概述 Hudi的读操作，作用于Hudi的三种视图之上，可以根据需求差异选择合适的视图进行查询。 Hudi 支持多种查询引擎Spark和Hive，具体支持矩阵见表1和表2。 表1 cow表 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y Y Spark（SparkSQL）

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集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集，后续会支持更多华为云服务及原生服务的资源访问功能。连接信息中的敏感部分不会离开参与方侧。 数据管理包含创建数据和数据预处理，是 可信智能计算服务 的一项获取、配置及发布数据资源的功能。参与方进入数据管理>数据创建页面，选择对应连

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数据实例概述 实例是数据模型实例化的数据，包括数据实体实例以及关系实体（仅实体关系）实例。LinkX-F系统中数据实例来源有以下几种。 当数据模型的源端映射和目标端映射发布后，对应关系型数据库和图数据库中产生的数据实例。 集成xDM-F模型生成的模型发布后，如果在xDM-F应用运

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读取Hudi数据概述 Hudi的读操作，作用于Hudi的三种视图之上，可以根据需求差异选择合适的视图进行查询。 Hudi支持多种查询引擎Spark、Hive、HetuEngine，具体支持矩阵见表1和表2。 表1 cow表 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y Y

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如果需要将原Kafka的已消费数据也迁移到Kafka实例，可以使用Smart Connect工具，模拟成原Kafka的消费客户端，以及新Kafka实例的生产客户端，将Kafka所有消息数据迁移到新的Kafka实例，具体步骤请参考配置Kafka间的数据复制。 需要注意的是，云上Kafka实例为3

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数据连接概述 DLV 提供了丰富的数据源，您在使用大屏时可以根据数据存储的位置，进行数据连接，在大屏上展示数据结果。 登录DLV控制台，单击“我的数据”，您可以对数据源进行管理。 DLV目前支持接入以下几种类型的数据源： API类 数据库类 文件类 其他 API类 DLV目前只支持API数据源。

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全量校验：全量对比所有数据，适用与需要对比历史数据的场景。 日级增量校验：依靠元数据中的创建或更新时间，获取数据变化（增量）分区，再进行校验。支持单日或连续多日增量数据的统计，是最常用的校验方式。 小时级增量校验：依靠元数据中的创建或更新时间，获取数据变化（增量）分区，再进行校验。在24小

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