ETL Job 功能 通过ETL Job节点可以从指定数据源中抽取数据，经过数据准备对数据预处理后，导入到目标数据源。 目标端是DWS的ETL Job节点，不支持使用委托进行调度，建议采用兼容性更佳的公共IAM账号方式进行调度，详见配置调度身份。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置ETL

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ETL映射设计 ETL映射设计用于将数据从源系统抽取出来，经过清洗、转换、加载等一系列操作后，将数据加载到目标系统的过程。解决方案工作台支持SDI、DWI和DWR层物理表、支持多种数据库、支持生成脚本等。 新建ETL映射 图1 新建ETL映射 参数 说明 映射名称 自定义 数据库数据类型

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添加实施作业 配置ETL Mapping。 实施作业名称：自定义； 关联需求：可选，可与新建项目时的相关需求关联起来，关联后该ETL作业将会自动在实施进度管理中展示； ETL Mapping名称：选择配置好的ETL映射； DataArts Studio 目录：选填需要将该ETL映射同步至DataArts

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ETL更新，有三种选择：手动、定时、勾选的数据集更新后。选择定时，可以自定义ETL运行更新的时间；选择勾选的数据集更新后，可在数据集有所更新后直接触发ETL运行，最后单击确定，确认对ETL的更新方式进行更改。 图20 数据中心 图21 ETL更新 图22 定时 父主题： 实施步骤

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介绍怎样创建自定义事件订阅 02:59 创建自定义事件订阅 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 应用实践 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

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可扩展的脚本编写和管理：虽然DataArts Studio提供了可视化的ETL设计界面，但它也支持自定义脚本编写。开发人员可以使用内置的脚本编辑器编写自定义的ETL脚本，以满足特定的需求。此外，DataArts Studio还提供了ETL脚本的版本控制和管理功能，方便团队协作和脚本的维护。 实时监控和调试：DataArts

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和导出。 表1 环境变量列表 序号 变量名 变量配置 1 ETL_TODAY #{DateUtil.format（DateUtil.addDays（Job.planTime,0）,"yyyy-MM-dd"）} 2 ETL_YESTERDAY #{DateUtil.format（DateUtil

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质量进行监控。 图1 内置质量规则 自定义质量规则 支持用户通过自定义 SQL 校验、正则表达式校验等自定义的方式进行规则的扩展，实现如值域校验、精度校验等校验方式，形成规则模板以便重复使用。 图2 自定义质量规则 质量加权评分 支持用户自定义质量评分指标，为不同的质量规则关联指

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Hudi进行DWI层建模的目的是在ETL映射中需要使用，即，将SDI层的某个表映射至DWI层。 ETL映射 根据业务场景需要，可将数据从源端数据中进行移动和转换到指定的目标数据表中。如，本实践中需要将SDI层的门店表映射至DWI层的门店表。 图26 新建ETL映射 表2 ETL映射参数说明 参数

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Hive、 DLI 、DWS、RDS、OBS以及 CSS 之间表文件迁移所产生的血缘。 ETL Job 支持DLI、OBS、MySQL以及DWS之间的ETL任务产生的血缘。 手动配置血缘 在DataArts Studio数据开发的作业中，您可以在数据开发作业节点中，自定义血缘关系的输入表和输出表。注意，当手动配置血缘时，此节点的自动血缘解析将不生效。

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Hive、DLI、DWS、RDS、OBS以及 CS S之间表文件迁移所产生的血缘。 ETL Job 支持DLI、OBS、MySQL以及DWS之间的ETL任务产生的血缘。 手动配置血缘 在DataArts Studio数据开发的作业中，您可以在数据开发作业节点中，自定义血缘关系的输入表和输出表。注意，当手动配置血缘时，此节点的自动血缘解析将不生效。

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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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Mapping。本实践中，需要将ETL映射配置好的ETL映射同步至DataArts Studio中。 实施作业名称：自定义； 关联需求：可选，可与交付需求创建的相关需求关联起来（本实践与需求“ 数据治理 ”下的“构建智慧门店数据资产”关联），关联后该ETL作业将会自动在实施进度管理中展示； ETL Mapp

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自定义 自定义操作 提供特征处理代码编辑能力，满足用户自定义特征处理需求。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 自定义 > 自定义操作”，界面新增“自定义操作”内容。 在“Your code here”注释行下方，输入自定义的特征操作代码。 如需重命名操

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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，CSV，TEXTFILE，RCFILE，ORCFILE，SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。

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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/mapred 固定目录 存放Hadoop相关的文件

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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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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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Cust_Id ,Cust_UID ,DW_Upd_Dt ,DW_Upd_Tm ,DW_Job_Seq ,DW_Etl_Dt ) select a.Cust_Id ,a.Cust_UID ,current_date as Dw_Upd_Dt

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概述与连接管理 概述 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

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以快速了解ISDP+提供的集成能力，以及如何集成。 数据集成 ISDP+提供API与ETL两种模式的数据集成：API面向实时数据集成需求，由报表中心提供预先设计好的API，从业务库提供数据；ETL面向非实时批量集成需求，使用DataCube提供，从分析库提供批量数据。 API：应用程序编程接口（Application

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