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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rm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。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好

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在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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rm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。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好

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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。 父主题： 产品介绍

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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）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON， CS V，TEXTFILE，RCFILE，ORCFILE，

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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 /user/oozie 固定目录 存放oozie运行时需要的依赖库，需用户手动上传

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dc1a7b88/b88c445407b24283aa949f9833a38fd8/etl-dli2dws/2024-01-11_09_01_39.684/ETL_Job_dli2dws/ETL_Job_dli2dws.job\",\n\t\t\t\"failCount\":-1

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数据清洗 数据清洗是指数据开发前对数据预处理、对原始数据进行ETL（Extract Transform Load）处理的过程。通过数据清洗过程检查原始数据的类型，确保数据完整，去除脏数据，并根据具体的业务规则将原始数据转换为业务需要的格式，为进一步数据分析做准备。 FileBeat采集端数据清洗

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足的问题。例如，如下图图1示例可以看出： 大约在凌晨4点到7点这个数据段，ETL作业任务结束后没有其他作业，因为资源固定一直占用，导致严重的资源浪费。 上午9点到12点以及下午14点16点的两个时段，ETL报表和作业查询的请求量很高，因为当前固定资源不够，导致作业任务排队，任务一直排队。

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，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）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQ

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级别的增删改(CRUD)操作。这是最简单的一种方式，这种方式适合数据写入量不太大， 并发度不太高的场景。 从 MRS 导入数据，将MRS作为ETL。 通过COPY FROM STDIN方式导入数据。 通过COPY FROM STDIN命令写数据到一个表。 使用GDS从远端 服务器 导入数据到 GaussDB (DWS)。

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全流程数据质量监控：支持ETL全流程的事前、事中、事后数据质量检查和告警，形成数据质量报告，帮助客户提升数据质量。 一站式数据开发：覆盖数据采集、建模、离线/实时开发、运维监控、服务开发等环节，数据开发者只需专注于业务开发； 支持复杂调度场景：支持ETL流程多层嵌套、跨项目、跨流程依赖调度，支持不同周期时间的调度。

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者试用、小规模验证等场景。 初级版：基于DWS的电影评分数据集成与开发流程 DWS 初级版 数据集成+数据开发 用于大数据开发场景的数据ETL任务管理等场景，但不涉及数据治理，适用于开发者试用、小规模验证等场景。 企业版：基于MRS Hive的出租车出行的数据治理流程 MRS Hive

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，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）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQ

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算子类型(rank_etl_type) 是 Enum 排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters)

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DGC是 数据治理中心 ，尤其是数据开发模块，数据的ETL脚本的逻辑和任务调度编排均在DGC上。因此，一个规范统一的命名规范显得尤为重要，统一而规整，加强数据治理的专业性。 脚本规范检测 脚本注释 排版规范 语句规范 脚本承载着数据ETL的逻辑，定期运行。增强脚本的可读性，有助于数据开

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area_unit,yield_wegt,yield_unit,total_wegt,total_wegt_unit,data_sorc_code,etl_time -export-dir hdfs://hacluster/user/hive/warehouse/dm_agr_prod_city_summ02

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针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库 在整个BI系统中起到了支柱的作用，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet of thing

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迁移RDS数据至 DLI ，具体请参考迁移RDS数据至DLI。 迁移DWS数据至DLI，具体请参考迁移DWS数据至DLI。 数据分析 DLI应用于海量的日志数据分析和大数据ETL处理，助力各行业使能数据价值。当前数据分析最佳实践内容如下： 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析，具体请参考使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析。

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