数据也是生产力，保持热爱，奔赴山海！

本文介绍了数据抽取工具的四大核心功能：1）提供HTTP算子界面化配置，便捷实现接口数据抽取；2）支持输出多种类型数据源，满足多样化需求；3）内置时间参数功能，灵活实现增量/全量数据抽取；4）支持参数化配置，可并行执行多个接口任务。这些特性有效提升了数据抽取的效率和灵活性，为数据处理工作提供了便利的解决方案。

神软大数据平台是数据全生命周期一站式数据治理开发平台，提供数据采集、数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、解决方案等功能， 支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，充分发挥数据价值作用，聚焦企业数字化转型，提升组织的信息化水平和高效应用决策。1、可以兼容并适配各种服务器（X86\ARM）、操作系统包括Centos、麒麟V10SP3、欧拉（openEuler）等等。2、兼容各种大数据平台（CDH、华为MRS），提高数据的治理分析能力，可自定义根据不同业务场景来进行使用。

针对这些重要的业务数据，建立让业务方、技术方、管理方都能认同的数据标准，统一业务数据的定义、结构、格式等方面，从而实现企业范围内的数据产生、使用、分析、共享的无障碍流通。指标就是用基于对业务进行分析的需求而制定的用某一个统一的标准去衡量业务状况的数值指示器，业务指标的数据变化情况会直接反映某一项业务的运营变化情况，指标用户（一般是管理者和业务分析者）会根据所反映出来的变化情况，及时的对现实业务做出调整。（1）根据定义数据标准的对象不同，数据标准可以分为面向业务数据的数据标准和面向分析数据的数据标准。

根据业务架构、数据架构的设计结果，对现有业务领域工作流程、信息化系统、数据现状进行综合调研和评估，确定数据标准的覆盖范围、必要性和紧迫程度。综合数据架构设计和既有系统已有的数据，根据业务数据标准模板的要求和指引，从业务、技术、管理三个视角明确业务对象的业务术语标准、属性标准和代码集标准。（1）数据标准的规划首先是在公司业务架构和数据架构的范围内，对公司业务和数据进行调研、分析和盘点，结合实际的数据标准需求，明确数据标准的范围，再根据实际情况的不同，逐步推进数据标准体系的各项工作。

神软大数据治理平台-高级动态SQL（接口开发）

Kettle数据采集优化

具体Kettle操作步骤不做过多介绍，主要技术方案说明，Kettle8.2版本放在底部链接提取，本次采用Kettle实现源端：神通数据通用库、目标端：神通MPP增量数据同步，并在服务器端运行Job。

MC 数仓对外表的计算效率虽然低于内表，但是湖到仓的数据抽取只需要执行一次，后续仓内计算效率是Hive 的5倍以上，仓内建模加工效率也是Spark的2倍左右。认证信息、HDFS 读写服务，可以读取 HMS 的 Hive 表元数据，将。1） 用户的数据湖不能满足数仓的多租户、安全隔离、Serverless、2）创建OSS和VPC中的Hadoop实例的外部服务对象，将数据。将OSS目录数据识别为表的结构，MC可以读取DLF探查的OSS元。不冗余存储DLF或HMS的元数据，不冗余存储OSS或HDFS的数。

【Hive的架构组成】

FDI旨在解决多种数据源的快速灵活集成能力，您可以在任意时间、任意地点、任意系统之间实现实时数据订阅和定时增量数据迁移。（1）数据集成任务的生命周期管理（2）FDI支持修改数据集成任务的信息、查看数据集成任务的运行报告、查看数据集成任务的运行日志、查看数据集成任务状态，完成数据集成任务的生命周期管理功能。（1）灵活的数据读写支持 MySQL、文本文件、消息、API等多种数据的分片读取和写入。

数据治理管理

数据治理基本概念和定义

数据资产梳理、数据建模、数据标准、数据治理、数据汇聚、数据联接、数据服务及应用。