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- 常见产品问题开始创建数据作业(按需开展数据建模、数据集成、数据处理等数据作业)。 如何治理我的数据? 数据建模:提供全面的数仓规划、数据标准(含命名词典、字段标准、表名规范等)、数据指标及维度建模能力,为后续的数据使用提供标准规范及治理依据。 数据处理:支持加入数据质量节点,及时对调度任务中的数据质量问题进行治理。 数据质量:支持与数据开发联动,提供强弱规则校验,提供近40种以上质检模板规则以及自定义规则。
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- 功能特性预设数据集成、SQL、Shell等多种任务类型,通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持导入和导出作业。 资源管理 支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到的file、jar、archive类型的资源。 作业调度 支持单次调度、周期调度和事件驱动调度,周期调度支持分钟、小时、天、周、月多种调度周期。 作业调度支持多种云服务的多种类型的任务混合编排,高性能的调度引擎已经经过几百个应用的检验。 运维监控 支持对作业进行运行、暂停、恢复、终止等多种操作。
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- 运行SparkSubmit作业说明 如需运行长时间作业如SparkStreaming等,且需要访问OBS,需要通过“服务配置参数”传入访问OBS的AK/SK。 命令参考 用于展示提交作业时提交到后台执行的命令。 运行程序参数 参数 参数说明 取值样例 --conf 添加任务配置项。 spark.executor.memory=2G --driver-memory 设置driver的运行内存。 2G --num-executors 设置executor启动数量。
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