大数据 数据湖 探索 DLI 数据治理 中心 DataArts Studio 父主题： SCP授权参考

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数据湖建设和持续运营 场景描述 数据湖建设和持续运营，是指数据湖的初始化建设及后续日常的海量元数据及权限管理，因此用户需要便捷高效的建设和管理方式。 传统方式的弊端 仅支持通过计算引擎（Hive、Spark等）执行SQL实现元数据的定义、修改、查询，对用户有一定的技能要求，缺少提升易用性的可视化界面。

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第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据的价值逐渐水涨

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部署数据治理平台 Weblogic 12c中部署 Weblogic管理控制台访问地址：http:// 服务器 IP:7001/console。在IE浏览器里键入该地址，进入Weblogic控制台登录页面，输入用户名和密码进行登录。 图1 登录界面 登录成功后，就出现Weblogic的控制台管理界面，如下：

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照主数据规范要求进行数据治理和IT改造，以支撑企业业务流和工具链的打通和串联。 管理中心 数据治理的开展离不开组织、流程和政策的建设，管理中心也管理着数据治理过程中公共核心的统一数据源、数据驾驶舱等，满足不同角色的用户拥有个性化的工作台。 父主题： 数据治理框架

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数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责

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华为数据治理案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果

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敏感数据治理 敏感数据治理流程 定义数据密级 定义数据分类 定义识别规则 定义识别规则分组 发现敏感数据 查看敏感数据分布 管控敏感数据 父主题： 数据安全组件

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None 服务介绍 数据湖探索 DLI 介绍什么是数据湖探索 02:47 数据湖探索DLI产品介绍 功能介绍 数据湖探索 DLI 熟悉数据湖探索控制台 03:10 数据湖探索控制台介绍 操作指导 数据湖探索 DLI 介绍怎样创建提交SQL作业 07:36 数据湖探索SQL作业入门指导

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功能总览 功能总览 全部 数据湖探索 权限管理 队列弹性扩缩容 跨AZ双活 DLI SQL作业 DLI Spark作业 DLI Flink作业 跨源连接 跨源分析 自定义镜像 OBS 2.0支持数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，以下简称DLI）是完全兼容Apache

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描述 访问级别 资源类型（*为必须） 条件键 dli::operateAuth 授予数据湖探索权限管理权限。 permission_management - - dli::listAuth 授予数据湖探索权限信息查询权限。 list - - dli:variable:list 授予全局变量列表查询权限。

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接入数据治理中心数据源 概述 ABM支持把数据治理中心（DataArts Studio）作为一个数据源，并用于模型采集。在使用数据治理中心数据源前，您需要先接入数据源。 操作步骤 登录ROMA Connect控制台，在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”，进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM

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如何使用API通过公网访问DLI？ DLI 域名 公网访问请使用域名访问：dli.{regionid}.myhuaweicloud.com 数据湖探索的终端节点请参考终端节点。 数据湖探索API请参考：数据湖探索API。 DLI自定义的Spark3.1.1镜像，需要把第三方依赖jar放到哪个路径下呢？ DLI自定义的Spark3

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数据湖探索简介 什么是数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、Trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。

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了解 初步认识华为云数据湖探索，了解数据湖探索的基本功能、应用场景、基本概念和使用限制，有助于您更准确地匹配实际业务。 产品介绍 什么是DLI 应用场景 使用限制 与其他云服务的关系 03 入门 购买DLI队列后，您可以运行SQL作业和Spark作业，开启您的数据湖探索使用之旅。 使用前须知

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最佳的数据库整合和数据迁移方案，以实现数据的同源共享。 数据治理实施 本实施方案基于某客户数据治理项目实践输出，作为最佳实践案例，不代表数据治理实施完整方案。 数据治理方案设计 数据指标分析与设计 数据整合流程设计 数据治理实施服务流程 服务阶段 里程碑说明 启动阶段 1、组织项目开工会，组建项目团队；

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数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则

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敏感数据治理流程 敏感数据定义 敏感数据主要指未经个人或集团授权被他人使用，有可能给个人或集团带来严重损害的数据。 以《GBT 35273-2020 信息安全技术个人信息安全规范》为例，个人敏感数据有： 个人财产信息 （存款、信贷、消费流水） 个人健康生理信息（体检信息、医疗记录）

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2RCU可支持API转发 2000 TPS，或可支持托管API数量 200 个 1 表2 专业服务清单 类别 报价项 量纲 数据治理咨询服务 数据治理诊断 30人天 数据治理实施服务 数据集成 20人天 数据架构 15人天 数据开发 30人天 数据质量 15人天 数据资产 10人天 数据服务

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睿治数据治理平台 安装环境 安装程序及依赖驱动清单 产品典型部署架构图 产品WAR包单机部署 产品WAR包集群部署 实时处理服务部署 边缘采集节点部署 初始化服务器 系统诊断 疑难问题处理方案及数据库权限分配 父主题： 实施步骤

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