为任务的组成部分。通过定义任务的触发条件、依赖关系和执行顺序，可以实现复杂的数据处理流程，并确保每个作业在正确的时间和顺序下执行。 此外，作业还可以调用自定义脚本，以实现更高级的调度和编排功能。通过这样的集成，可以进一步提升作业调度的灵活性和可扩展性，满足不同业务场景下的需求。

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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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选择目标模型中配置的表 是否删除数据 否 选择是否删除目标模型中的表数据 源表 t_user_store_info 选择源模型中配置的表 图27 ETL映射设计-1 图28 ETL映射设计-2 图29 ETL映射设计-预览 本小节展示的ETL映射是将SDI层的门店表映射至DWI层的门店表，

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缩写关键字迁移 表1列出了Teradata支持的缩写关键字及其语法在 GaussDB A和GaussDB(DWS)中对应的语法。 表1 缩写关键字列表 Teradata语法 对应的GaussDB A和GaussDB(DWS)语法 SEL SELECT INS INSERT UPD UPDATE

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数据开发包含脚本开发和作业调度，脚本开发主要是指SQL的ETL脚本，数据从贴源层到集市层的加工和流动，作业是对数据入湖、ETL脚本、数据质量等进行时间编排和按照计划周期性执行。 连接管理 登录管理中心 > 单击右侧数据连接 > 单击创建数据连接 > 选择对应的数据库类型 > 进行用户密码验证 > 单击测试通过

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sform）、加载（load）至目的端的过程。 图1 数据集成 页面集成 ISDP+提供单点登录和权限集成的公共能力，实现第三方页面的快速集成，由ISDP+提供统一的登录管理和用户权限控制。 图2 页面集成 服务集成 ISDP+提供了开放的接口OpenAPI，第三方APP或系统可以通过API接口访问。

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镜像名称：使用流水线构建完成之后的镜像地址。 图5 容器创建4 镜像版本：按照实际情况选择。一般更新之后构建容器选择最新的（最高的）版本。 配置修改 所有的配置文件都通过配置文件覆盖的方式进行配置，一定要在原来的配置文件的基础上进行修改，不要复制其他的项目中同名的配置文件，避免特殊配置项遗漏。

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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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DWR层基础数据作业顺序排列。 业务指标未用到的逻辑数据实体，将5个逻辑数据实体放在一个画布中，包括ODS层、DWI层，然后按照ODS层作业 > DWI层作业顺序排列，注意使用Dummy空算子进行作业间的关联。 每个作业使用作业开发算子，每个算子关联对应的ETL脚本。 每个开发算子的失败策略为“终止后续节点执行计划”

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S，如下图所示为本实践配置的数据连接，分别是源端的两个MySQL连接和目标端的一个 MRS Hudi连接。 图5 数据连接清单 添加监控对象，配置想要采集的数据连接的库表信息，以及所需采集的空值字段的表名和表字段名。 图6 配置调研规则入口 为了做源端数据调研，需要对源端系统进行监

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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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表中。需要注意的是在增量同步数据前，需要进行一次初始化全量同步。增量分区表内历史数据的存放周期为7日，对应的全量分区表内历史数据的存放周期为8日，用于数据的历史回溯，且历史数据的存放周期可依据后期数据实际使用需求进行相应的调整。以“订单进程量管理详细表”为例，说明数据增量同步流程。

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信息架构设计 创建信息架构 主题设计 逻辑模型设计 物理模型设计 ETL映射设计 业务指标设计 配置管理 父主题： 设计中心

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”。 图2 新建 CDM 作业1 选择源端的库、表，并且选择目的端手动创建的表。 单击“下一步”，选择需要同步的表字段 图3 新建CDM作业2 添加标准字段 图4 新建CDM作业3 添加的标准字段的具体值如下： 表1 标准字段值 ext_etl_dt ${dateformat（yyyy-MM-dd

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实施管理 数据调研作业 入湖清单管理 CDM作业 ETL Mapping 数据实施质量检查 基础设施部署作业 父主题： 交付中心

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NOT IN ( 'ETL_JOB_NAME' ,'ETL_TX_DATE'

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able 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级

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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。 将基础数据插入维度表中。 将DWI层的标准出行数据导入DWR层的事实表中。 数据汇总，通过Hive SQL将出租车行程订单事实表中的数据进行汇总统计并写入汇总表。

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String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg 是 String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 示例 请求示例 { "job_id": "aa22ac78f14142eaa7deacc8e88d477e", "type":"etl", "offline_platform":

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Flume采集到HDFS文件系统中的数据存储目录 否 Flume工作异常 /mr-history/tmp 固定目录 MapReduce作业产生的日志存放位置 是 日志信息丢失 /mr-history/done 固定目录 MR JobHistory Server管理的日志的存放位置 是 日志信息丢失

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车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级

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