对数据全生命周期管理的流程诉求较低，需要全托管的大数据调度能力，适用于开发者试用、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

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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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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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产品价值 数据服务主要解决AI开发过程中的数据准备效率、数据安全、数据质量等关键问题，降低AI数据准备时间，同时提升AI数据的质量，达到高效的AI开发目标。 数据丰富，训练集获取耗时节省90% 电信场景覆盖广：专业实验室生成高价值样本，覆盖电信域90%以上典型场景，已有1000多个AI训练集，30000多个网络特征。

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。

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开发 简介 应用/移动端 大屏 端侧设备 父主题： 用户指南

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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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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，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：

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Hive应用开发开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Hive应用程序开发流程 表1 Hive应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ IDEA工具，同时完成JDK、Maven等初始配置。

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置让KryoSerializer作为数据序列化器来提升序列化性能。 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

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置让KryoSerializer作为数据序列化器来提升序列化性能。 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

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，可以合并为n个文件（n值可配） 导入（导出）文件时，可以对文件进行过滤，过滤规则同时支持通配符和正则表达式 支持批量导入/导出ETL任务 支持ETL任务分页查询、关键字查询和分组管理 对外部组件提供浮动IP 父主题： Loader

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，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：

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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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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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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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XMLOutputMeta,com..etl.trans.step.sliceupload.SliceUpload,org.pentaho.di.trans.steps.getxmldata.GetXMLDataMeta,com..etl.job.unzip.UnZip,com..etl.trans.step

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作业开发 作业开发概述 新建作业 编排作业 保存作业 父主题： 实时分析

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开发推理 目前“专家经验注入”是为Gpr数据集定制，如果用户使用Gpr数据集体验KPI异常检测学件的操作流程，可以先执行“专家经验注入”，再执行“开发推理”，那么专家经验会自动转成代码并关联到模型推理函数里面。 “开发推理”用于生成推理代码至推理文件“learnware_predict

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开发页面 标准页面 高级页面 父主题： 定制开发应用

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开发流程 开发流程如下： 表1 开发流程 阶段 说明 参考文档 环境准备 准备LakeFormation开发环境 环境准备 根据场景编写程序 使用LakeFormation SDK编写程序 使用LakeFormation Java SDK开发程序 父主题： 服务介绍

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