在大数据技术蓬勃发展的今天，越来越多的企业选择通过数据治理与分析实现数字化转型。然而，在部署数据处理平台时，许多团队面临自建Hadoop原生环境和使用一站式数据治理平台（如华为云的DataArts Studio）之间的选择。本文将探讨DataArts Studio相较于自建Hadoop原生环境的显著优势。  1. 部署与维护  自建Hadoop原生环境： 搭建Hadoop集群通常需要专业技术团队，涵盖硬件资源采购、软件安装与配置、集群调优、安全设置等复杂工作。维护过程中还需频繁处理故障、扩容需求及版本升级，耗费大量人力和时间。  DataArts Studio： 作为一站式云服务平台，DataArts Studio省去了繁琐的基础设施配置与运维工作。其开箱即用的特点让企业可以直接专注于数据开发与治理，系统的自动化运维功能（如日志分析、任务监控）极大降低了维护难度。  2. 成本与资源利用  自建Hadoop原生环境： 企业需为集群的硬件设施及长期的电力与冷却成本买单，此外还需雇佣专职人员进行运维管理。资源使用高峰和闲置时期的成本难以平衡。  DataArts Studio： 采用云端按需付费模式，根据实际使用量计费，避免资源浪费。其弹性扩展能力支持企业在业务高峰时快速扩容，在闲置时释放资源，从而实现成本最优化。  3. 功能与集成能力  自建Hadoop原生环境： Hadoop本身是一个生态系统，各组件（如HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Spark等）需单独安装和调优，开发工作需自行整合，耗时且复杂。  DataArts Studio： DataArts Studio整合了数据集成、开发、治理、分析和服务等功能，提供了统一的开发与运维界面。用户无需关注底层技术细节，即可快速实现多种数据操作。此外，其支持与第三方工具无缝集成，适配企业多样化的数据需求。  4. 数据治理与安全性  自建Hadoop原生环境： 在原生环境中，数据质量监控、元数据管理和安全管控需要团队自行开发工具或整合第三方解决方案，增加了开发和管理难度。  DataArts Studio： DataArts Studio内置全链路数据治理能力，覆盖数据质量监控、元数据管理和分级分类保护。此外，它提供基于角色的访问控制、租户隔离等多重安全措施，确保数据安全合规，减少了额外开发的投入。  5. 用户体验与学习成本  自建Hadoop原生环境： 使用Hadoop需要开发人员掌握较高的技术栈，包括复杂的分布式系统原理和多个组件的使用与调优。对于新团队成员，学习曲线陡峭，难以快速上手。  DataArts Studio： DataArts Studio提供直观的图形化界面和丰富的操作向导，大幅降低了学习成本。开发者无需深入理解底层技术即可快速构建数据处理流程，其简洁友好的设计适合从小型团队到大型企业的广泛使用。  6. 创新与敏捷性  自建Hadoop原生环境： 开发与部署新功能需要从零开始，周期较长，且容易受制于团队技术能力的限制。  DataArts Studio： 内置丰富的行业模板、可复用的知识库和高效的开发工具，能够快速响应业务需求。其支持多人协作开发和敏捷迭代，帮助企业以更快的速度完成创新落地。  总结  相比于自建Hadoop原生环境，华为云的DataArts Studio通过云服务的形式，提供了更加简洁高效的部署、强大的功能集成、全面的数据治理能力和友好的用户体验。对于希望降低技术门槛、优化成本并加速数据价值实现的企业而言，DataArts Studio是一个理想的选择。  选择DataArts Studio不仅意味着技术上的升级，更是企业迈向数字化转型的一大步。 

在当今信息化社会，数据已经成为企业竞争的核心资产。如何准确、快速地获取有效数据，是各行各业都在关注的问题。本文将为您介绍一种能够精准获取三网DPI、SDK实时获取意向用户数据的方法，帮助您更好地理解并应用这一技术。 该方法基于深度数据包检测(DPI)技术，通过实时捕获、解析网络流量，提取关键信息。收集与自身行业相关的网页链接、手机上App、小程序名称、关键字和400号码，然后根据运营商大数据的数据信息数据模型创建精确数据模型。接着，对顾客的上网行为、通讯行为进行分析，从而获得顾客的自身联系电话等信息，如地域、性别、访问频次、访问时间等各行各业的数据信息。 例如，金融贷款、教育机构、股民、期货、外汇、工商企业、POS机、机票、保健品、白酒、各类电商等行业，都可以通过这一方法实时获取高精准的客户数据。这种数据获取方式可以渗透SDK/DPI爬虫精准数据，获取指定网站访客、app登录访客手机号码。但是，这种数据不像渗透资源那样类别齐全，基本只包含手机号码、对应的APP。 精准数据获取三网DPI、SDK实时获取意向用户数据的方法，具有广泛的应用前景。它可以帮助企业快速获取潜在客户信息，提高市场营销效果。通过对客户的上网行为、通讯行为进行分析，企业可以更好地了解客户需求，优化产品和服务。该方法还可以应用于金融、教育、医疗等行业，提高行业监管水平，保障公共利益。精准数据获取技术将为我国各行各业的发展带来深远影响。 三网运营商大数据的精准客户资源，其原理和机制主要基于数据挖掘和用户行为分析。运营商通过各种手段收集用户的数据，包括用户的实时访问行为、应用使用行为、通信行为等。然后，通过数据挖掘技术，对这些数据进行深度分析，提取出用户的各种特征和行为模式。根据企业的需求，通过标签筛选，精准地识别出目标用户。 以移动运营商为例，其大数据平台可以实时跟踪所有移动用户的各种行为足迹，进行意向数据确认，如搜索行为、访问行为、应用下载、注册、登录行为、短信交互行为、拨号行为、消费记录等综合信息。通过对这些数据的分析，企业可以精准地找到目标客户，实现精准营销。例如，一家电商企业，通过移动运营商的大数据平台，找到了最近一周内在淘宝、京东等电商平台频繁搜索和浏览手机的用户，然后针对这些用户进行精准的广告投放，结果显著提高了产品的销售量。 

DataArts Studio通过Rest Client接口获取json数据，json数据很长，传到后面节点，Job.getNodeOutput得不到完整结果怎么办？节点1（Rest Client）  ---------->  节点2（dws sql脚本）json 返回类似：{"d":{"results":[{"a":"123","b":"123"},{"a":"332","b":"332"}, ....]}}但用Job.getNodeOutput拿到 截掉了后面部分，导致json解析报错，有什么长度限制可以修改吗？谢谢

通过Rest Client 接口取到json，如何用DWS SQL脚本将json解析后存入DWS表里？hive-sql脚本好像有解析json的函数，比如：INSERT INTO mrs_hive_rest SELECT json_tuple(json, 'billsNumber', 'proportionDepartmentId', 'voucherStatusTime', 'proportionProjectId', 'proportionAfterTax', 'id', 'proportionProjectName', 'proportionDepartmentName') FROM ( SELECT explode(split(regexp_replace(regexp_replace('${jsonStr}', '\\[|\\]',''),'\\}\\,\\{','\\}\\;\\{'),'\\;')) as json) t;DWS SQL脚本里是否有相应的做法，谢谢。

我能想到的是MRS有CDL实时数据集成能力，及Hudi实时数据湖的支持。DGC关于这个对比有没有比较系统的归纳总结呢？

各位大佬们，DataArts跑复杂SQL时，比如表连接，开窗函数是会出现报错，主要是这样。有没有解决办法。--  Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2  --  Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask

数据标准设计是建立在主题设计的基本上么？是等l1到l3到业务对象梳理完，挂到业务对象下的么？还是说两个没有什么关联关系，相互独立的。那如果是这样的话，数据标准的目录划分有什么方法论或者说最佳实践尼

请问大家这个HCCDP – Big Data 有没有视频学习课程或者更多的学习资料 报名后提供的资料太少了

HCCDE – Big Data 这个认证为什么专家级不能报名呢

查询DGC里新建脚本查询数据执行完成不显示数据，select * from tablename;select * from tablename;

DGC 的 主数据治理，在哪个模块？

1.既然在【数据架构】模块构建了关系模型与维度模型，包括维表和事实表的逆向数据表关联与填充，为什么还要在【数据开发】模块在开发一遍？只是因为要建立数据任务么？在数据架构模块已经确定了主题与数据的联系，这里就不能默认完成数据的ETL么？感觉在做重复的事，感觉产品层面可以一步解决的，简单的问题复杂化了。2.原来想只取其中一个来构建数据仓库层，但是因为在【数据架构】模块中，构建了原子与派生指标，底层会自动创建了dws表。所以在开发的时候，可以自动选择此任务。这样的关系，让这两个无法取舍。如果完全用【数据开发】模块来构建数据仓库，包括指标层，是否可以？但是数据主题域这样的内容，可以在excel 里面呈现，不在工具层面。3.【数据架构】里面的码表是不是维表的概念，如果是，创建了码表，为什么在下面的流程中，又要求创建维表。在【数据开发】中又创建了一次，并且两次都在填数。这些相同的维表是创建在不同的空间吗？为什么如此频繁在构建同一个业务表，是不是违背了数据治理统一，规范的原则？4.数据标准的功能，仅仅是对共享的粒度做命名规范么，还包括一些参数的要求？这个功能与数据质量的是不是有点雷同，其本质都是对字段，表，库级做数据的限制监控。烦请热心的产品同志，看到后，跟踪上述问题。谢谢！

华为DTT直播为我提供了许多技术支持。通过这个平台，我学习了最新的技术趋势和解决方案，了解了业界领先的技术理念和实践经验。作为大学生用户，在此直播中学习到的好的，新的算法理念让我在亚太大学生robocon机器人比赛中有更好的思路眼界。华为作为科技巨头，其在5G、人工智能、云计算等领域的专业知识和前沿技术，让我受益匪浅。我深入了解了不同技术领域的核心概念，拓宽了自己的技术视野，提升了解决问题的能力。DTT直播不仅让我学习到了技术知识，更重要的是学会了团队合作、沟通技巧和解决问题的方法。这些技能对我在机器人战队近50人的团队中的表现产生了积极的影响。我学会了更好地与队友合作，更高效地解决备赛过程中的挑战，并且在团队中展现出更大的价值。此外，DTT直播还为我提供了与很多大佬交流的平台。在这里，我有机会结识来自不同背景和领域的技术人才，并和他们分享经验和见解。这种交流不仅拓宽了我的人脉圈，更重要的是让我从不同角度思考问题，汲取了宝贵的知识。综上所述，参与华为DTT直播培训对我产生了深远的影响，让我获益良多。我通过这个平台学到了宝贵的知识和技能，提升了自己的综合素质，为未来的职业发展打下了坚实的基础。我相信，这次宝贵的经历将在我未来的职业道路上发挥重要作用，让我能够更加自信和有竞争力地面对未来的挑战。

有个数据集成任务同步了一张表，下游多个hive任务需要依赖这张表，如果配置依赖呢，是不是只有一种方法，做一个作业只放这一个集成任务。有没有其他复用的方法

DGC如何实现数据分类和标签，以及如何自动化和管理这些任务以提高效率和准确性。