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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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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BTEQ工具命令 GaussDB (DWS)提供了一系列gsql元命令，可以等价替换常用的BTEQ工具命令。常用BTEQ命令的转换行为如下： .QUIT | .EXIT | .RETURN 元命令\q [value]支持退出gsql程序，且可以通过value值指定退出码。.QUIT、

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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标并分配计分权重，从而根据企业的数据质量评估体系，有层次有重点地对数据质量进行评分。

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数据资产模型是解决方案信息架构共享，包含方案的主题设计、逻辑模型设计、物理模型设计、ETL映射、业务指标设计等。如何发布数据资产模型参考归档发布资产。 查找数据资产模型 图1 查找数据资产模型 图2 数据资产模型详情 引用数据资产模型 支持将发布的数据资产模型引用到指定方案下，基于引用的模型二次编辑，快速完成信息架构设计。

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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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Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上，

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Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上，

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支持从SFTP/FTP导入所有类型的文件到HDFS，开源只支持导入文本文件 支持从HDFS/OBS导出所有类型的文件到SFTP，开源只支持导出文本文件和sequence格式文件 导入（导出）文件时，支持对文件进行转换编码格式，支持的编码格式为jdk支持的所有格式 导入（导出）文件时，支持保持原来文件的目录结构和文件名不变

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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

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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

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Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上，

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HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS

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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。

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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。 Hive主要特点如下：

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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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作业算子id，表关联作业算子列表接口响应体的task_id。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 空间ID，表关联作业算子列表接口响应体的workspace_id。 job_name 是 String 作业算子名称，表关联作业算子列表接口响应体的job_name。

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、跨云、云下云上中间件间形成灾备关系。支持正向和反向的长期单向数据同步，提供云内正、反向切换等容灾特性。 特点：异地远距离传输优化，围绕灾备提供特性，不同于业界基于简单的数据同步形成方案。 ETL 实现不同系统间关键业务的数据持续性的实时流动，支持数据加工，支持异构同步，支持长期单向同步。

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ussDB(DWS)写入数据。GaussDB(DWS)支持完整的数据库事务级别的增删改(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

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志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 数据文件加密机制：开源社区的Hive特性，请参见https://cwiki

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HERE、HAVING和GROUP BY）可按任意顺序排列。如果语句的FROM子句之前包含作为ALIAS的QUALIFY子句，则DSC不会迁移该语句。 可以使用tdMigrateALIAS参数来配置ALIAS的迁移。 输入：子句顺序 1 2 3 4 5 6 7 8

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