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脚本开发 在开发过程中，开发人员需要仔细阅读并参考开发规范文档，遵循其中的命名规范，并根据mapping表和逻辑文档进行开发，以确保代码的一致性和可读性。 本示例项目以某零售行业客户为例，采用 MRS Hudi+DWS湖仓一体化架构。因此ETL开发主要使用两种数据库：MRS HUDI数据库（使用Spark

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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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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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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” 建议每个画布中的作业算子不超过20个。 按事实表创建调度作业画布 按照DWR层事实表作业 > DWR层汇总表作业顺序排列 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

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管理中心3 测试连接的连通性 创建脚本 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

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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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步骤6：数据开发处理 DataArts Studio数据开发模块可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 使用DataArts Studio数据开发，用户可进行数据管理、数据集成、脚本开

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单击“历史记录”，可以看到历史运行记录及日志 图7 CDM 作业手动执行2 全量同步ETL脚本开发 创建数据开发连接 入口路径：一体化数据基础平台控制台 > 管理中心 图8 创建数据开发连接1 登录一体化数据基础平台控制台，单击“管理中心”，创建数据开发的连接（如果已创建，则跳过） 单击“创建数据连接”，创建

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Studio实例控制台，登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 在数据开发组件，进入“数据开发 > 作业开发”页签，单击需要手动配置血缘关系的作业名，打开作业画布。 单击作业画布中的MRS Spark节点，并切换到“血缘关系”页签。

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Studio实例控制台，登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 在数据开发组件，进入“数据开发 > 作业开发”页签，单击需要手动配置血缘关系的作业名，打开作业画布。 单击作业画布中的MRS Spark节点，并切换到“血缘关系”页签。

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稳定运行保障 高性能、高可靠。 数据一致性 预校验、一致性校验。 立体化监测无忧运维 监控定位、故障恢复。 数据处理 ETL，边同步边处理。 降低成本 规格丰富，按需计费。 降低开发成本 开箱即用，生态丰富，无码对接。 父主题： 专享版事件流

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Storm应用开发简介 目标读者 本文档提供给需要Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标

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联关系，以便于数据开发人员在数据开发过程中，能够准确的理解各模型之间的关系并高效准确的设计 ETL 任务。 图9 可视化设计 逆向工程 支持通过数据库导入的方式，快速将外部数据库中的表逆向为逻辑模型，导入到 DataFacts平台中，帮助用户在数据同步、ETL 任务迁移等场景中，复用已有的逻辑模型，节省重复建设成本。

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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 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述

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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 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述

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单击编辑，可以针对账户信息进行修改，也可以将账户进行另存为和删除的操作。 智能ETL 数据中心智能ETL，左上角搜索区，可以依据关键字快速查找所需ETL，也可以根据运行状态进行筛选。右上角可以新建文件夹和ETL。 图15 智能ET ETL列表内展示ETL的名称、输入/输出、最近更新时间、上次运行时长及其他

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HetuEngine MRS Impala SQL MRS Flink Job MRS MapReduce CSS Shell RDS SQL ETL Job Python DORIS SQL GBase SQL ModelArts Train Http Trigger OCR Create

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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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