Hadoop类型的数据源进行数据迁移时，建议使用的组件版本有哪些？ 建议使用的组件版本既可以作为目的端使用，也可以作为源端使用。 表1 建议使用的组件版本 Hadoop类型 组件 说明 MRS /Apache/ FusionInsight HD Hive 暂不支持2.x版本，建议使用的版本：

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具体操作请参见如何控制接口访问权限。 大屏数据处理应用模板服务集成示例： 如何使用资产 以在大屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署大屏数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页，如图1所示，单击“项目”页签，单击“业务大屏”。 图1 进入业务大屏 如图

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单击“登录”，进入沙箱环境，如图8所示。 图8 沙箱环境 部署大屏到沙箱环境 示例中以导入方式为例，部署大屏应用到沙箱环境，以便于测试该大屏。 登录沙箱环境，如图9所示，单击“DMAX”，进入业务大屏。 图9 进入业务大屏 如图10所示，单击“导入项目包”。 图10 导入项目包 选择导出的本地项目包。

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事件网格 EG 创建自定义事件源到https链路 03:35 自定义事件源到https链路演示 事件网格 EG 大数据ETL自动化运维场景解决方案 06:23 大数据ETL自动化运维场景解决方案 事件网格 EG 介绍怎样实现跨账号事件发送 05:07 跨账号事件发送演示

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数据交换平台管理端 组件说明 交换管理端用于对交换节点的统一管控，包括数据源的新增修改、作业的批量生成、作业的启动停止、作业状态的监控、作业执行情况的监控等。 图1 组件说明 数据库还原 在 MySQL 实例上面创建数据库，数据库名称为 dxp； 从数据交换管理平台部署包中复制出

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特点是极致压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景。

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迁移后语法 1 2 3 4 5 SELECT t1.etl_date, substr(t1.attribute,1,1) attribute , t1.cust_no, t1.branch_code FROM ( SELECT etl_date,attribute,cust_no

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方案优势 一体化数据建模能力 支持跨不同数据查询整合，与分布式ETL一体化。提供敏捷建模、智能计算，全面支撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算，满足亿级数据表的关联查询和计算，帮助企业处理大数据量分析场景。

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数据治理实施专业服务 数据使能设计与实施流程如下图所示： 图1 流程图 上图中的各个流程，可以归类为数据使能专业服务的各个报价项，如下图所示： 图2 报价项 数据管理成熟度诊断：完成初步的业务、数据、系统调研，并基于DCMM数据管理成熟度标准的八大维度给出数据管理成熟度诊断与评估，提供技术路线设计与规划。

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作业是指将SQL脚本或者数据集成、数据质量作业等进行编排并进行周期性的调度。 脚本作业配置 为了精细化管理和便于运维，ETL作业配置规则如下: 按逻辑数据实体创建调度作业画布。 业务指标用到的逻辑数据实体，将每个逻辑数据实体放在一个画布中，包括ODS层、DWI层、DWR层基础数据，然后按照ODS层作业

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开发大屏 开发页面 单击导入的项目（大屏Demo），单击进入项目。 如图1所示，单击“指挥看板”，进入页面。 图1 进入页面 单击“编辑页面”，进入页面的编辑状态，如图2所示。 图2 编辑状态 在模板页面中，删除组件。 按照规划，删除不要的组件，选择组件，右击鼠标，在弹出的下拉菜单中选择“删除”。

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在左侧导航树中，单击，选择“安全与合规 > 数据安全中心”。 在左侧导航树中，选择“数据安全运营 > 态势大屏”，进入“态势大屏”界面，如图1所示。 图1 态势大屏 单击“综合态势大屏”图片，进入“综合态势大屏”界面，如图2所示。 页面中各个模块的功能介绍和使用方法详见下述内容。 图2 综合态势大屏 安全评分

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已保存大屏。 发布大屏步骤 登录智能数据洞察控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击左下角的企业项目选择企业项目。 在控制台的右侧“我的项目列”选择或搜索对应的项目，单击进入项目。 在项目页面，单击数据分析下“大屏”进入大屏管理页面。 单击未发布的大屏，进入编辑页面。

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Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于

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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HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL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HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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value2 必须与值1相同 是 运算值2。 返回结果 如果值1大于等于值2返回true，否则返回false。 函数示例 示例1：假如apple_price的值大于等于orange_price的值，则返回true。 测试数据 { "apple_price": 16, "orange_price":

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以及目标端的数据中台管理系统。 创建数据连接。 按照公司组织架构，根据对应的连接系统和数据库连接类型管理用户的数据连接，以便完成数据调研以及后续的数据实施。 图4 创建数据连接 在本实践中，需要将客户源端的MySQL数据迁移至云上MRS，如下图所示为本实践配置的数据连接，分别是源

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搭建某商品销售数据的大屏 应用场景 数据大屏是面向企业数据消费者，将可视化和场景叙事技术结合，运行在智能设备上，非接触式连接的酷炫大屏，满足业务监控数字屏、项目会议演示屏，以及对外媒体大屏等场景，从而推动企业数据群体消费。 数据大屏常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待，是DataArts

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,USER AS "ETL_USER" ,CAST( CURRENT_TIMESTAMP( 0 ) AS VARCHAR( 19 ) ) AS "CURR_STIME" ,'${etl_data}' AS "ETL_DATA"

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入口路径：控制台 > 数据开发 单击“数据开发”，进入数据开发的界面 新建Spark SQL脚本 图10 数据开发1 选择数据连接和数据库 图11 数据开发2 添加表头注释 设置脚本参数 开发增转全脚本 增转全规则：通过增量时间戳获取180天的增量数据，然后将增量数据和180天前的数据进行整合，存放在新生成的分区里。

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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