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在使用DataArts Studio前，您需要根據業務場景選擇符合需求的云服務或數據倉庫作為數據湖，用于存儲原始數據和數據治理過程中的數據，并進行數據開發、服務和運營。DataArts Studio集成了豐富的數據引擎，支持對接如DLI、DWS、MRS Hive等云上數據湖與數據庫云服務，也支持對接企業傳統數據庫，例如MySQL、PostgreSQL等。

DataArts Studio支持的數據源

DataArts Studio支持的數據源可分為“數據集成組件支持的數據源”和“DataArts Studio其他組件支持的數據源”。

數據集成組件支持的數據源。數據集成組件需要集成源數據到數據湖中，因此支持的數據源范圍更廣。

數據集成支持的數據源請參見支持的數據源。注意，如需在數據集成中使用這些數據源，請先在數據集成中創建對應的數據連接，這些數據連接僅限于在數據集成模塊中使用。

DataArts Studio其他組件支持的數據源，即為DataArts Studio所支持的數據湖底座。

其他組件支持的數據源如下表所示，數據源的介紹請參見下方數據源簡介。注意，如需在其他組件中使用這些數據源，請先前往DataArts Studio管理中心控制臺創建數據連接，這些數據連接不能在數據集成模塊中使用。

詳見下表 DataArts Studio其他組件支持的數據源

數據源類型	管理中心	數據架構	數據開發	數據目錄[1]	數據質量[2]	數據服務
數據倉庫服務（DWS）	√	√	√	√	√	√
數據湖探索（DLI）	√	√	√	√	√	√
MapReduce服務（MRS HBase）	√	×	×	√	×	×
MapReduce服務（MRS Hive）	√	√	√	√	√	×
MapReduce服務（MRS Kafka）	√	×	√	×	×	×
MapReduce服務（MRS Ranger）	√	×	×	×	×	×
MySQL	√	×	×	×	√	√
MapReduce服務（MRS Spark）	√	×	√	×	√	×
云數據庫RDS（MySQL）	√	×	√	√	√	√
云數據庫RDS（PostgreSQL）	√	√	√	√	√	×
主機連接	√	×	√	×	×	×
MapReduce服務（MRS Presto）	√	×	√	×	×	×

注釋：

[1] 數據目錄： 數據目錄組件除了上表中列出的數據源外，還支持采集以下數據源的元數據：

關系型數據庫如MySQL/PostgreSQL/達夢數據庫DM等（可使用RDS類型連接，采集其元數據）
云搜索服務CSS
圖引擎服務GES
對象存儲服務OBS

[2] 數據質量 ：數據質量組件中的質量作業和對賬作業功能不支持對接MRS集群存算分離的場景。

數據源簡介

數據源類型	簡介
數據倉庫服務（DWS）	DWS是基于Shared-nothing分布式架構，具備MPP大規模并行處理引擎，兼容標準ANSI SQL 99和SQL 2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數據庫生態，為各行業PB級海量大數據分析提供有競爭力的解決方案。
數據湖探索（DLI）	DLI是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態，實現批流一體的Serverless大數據計算分析服務。DLI支持多模引擎，企業僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構數據源的批處理、流處理、內存計算、機器學習等，挖掘和探索數據價值。
MapReduce服務（MRS HBase）	HBase是一個開源的、面向列（Column-Oriented）、適合存儲海量非結構化數據或半結構化數據的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴展伸縮的、支持實時數據讀寫的分布式存儲系統。使用MRS HBase可實現海量數據存儲，并實現毫秒級數據查詢。選擇MRS HBase可以實現物流數據毫秒級實時入庫更新，并支持百萬級時序數據查詢分析。
MapReduce服務（MRS Hive）	Hive是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規模數據的機制。Hive定義了簡單的類SQL查詢語言，稱為HiveQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數據。使用MRS Hive可實現TB/PB級的數據分析，快速將線下Hadoop大數據平臺（CDH、HDP等）遷移上云，業務遷移 “0”中斷，業務代碼 “0”改動。
MapReduce服務（MRS Kafka）	MapReduce服務可提供專屬MRS Kafka集群。Kafka是一個分布式的、分區的、多副本的消息發布-訂閱系統，它提供了類似于JMS的特性，但在設計上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客戶端支持、實時等特性，適用于離線和在線的消息消費，如常規的消息收集、網站活性跟蹤、聚合統計系統運營數據（監控數據）、日志收集等大量數據的互聯網服務的數據收集場景。
MapReduce服務（MRS Ranger）	Ranger提供一個集中式安全管理框架，提供統一授權和統一審計能力。它可以對整個Hadoop生態中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等進行細粒度的數據訪問控制。用戶可以利用Ranger提供的前端WebUI控制臺通過配置相關策略來控制用戶對這些組件的訪問權限。
MySQL	MySQL是目前最受歡迎的開源數據庫之一，其性能卓越，架構成熟穩定，支持流行應用程序，適用于多領域多行業，支持各種WEB應用，成本低，中小企業首選。
MapReduce服務（MRS Spark）	Spark是一個開源的，并行數據處理框架，能夠幫助用戶簡單的開發快速、統一的大數據應用，對數據進行協處理、流式處理、交互式分析等等。 Spark提供了一個快速的計算、寫入以及交互式查詢的框架。相比于Hadoop，Spark擁有明顯的性能優勢。Spark提供類似SQL的Spark SQL語言操作結構化數據。
云數據庫RDS	RDS是一種基于云計算平臺的即開即用、穩定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線關系型數據庫服務。注意，DataArts Studio平臺目前僅支持RDS中的MySQL和PostgreSQL數據庫。
主機連接	通過主機連接，用戶可以在DataArts Studio數據開發中連接到指定的主機，通過腳本開發和作業開發在主機上執行Shell或Python腳本。主機連接保存連接某個主機的連接信息，當主機的連接信息有變化時，只需在主機連接管理中編輯修改，而不需要到具體的腳本或作業中逐一修改。
MapReduce服務（MRS Presto）	Presto是一個開源的用戶交互式分析查詢的SQL查詢引擎，用于針對各種大小的數據源進行交互式分析查詢。其主要應用于海量結構化數據/半結構化數據分析、海量多維數據聚合/報表、ETL、Ad-Hoc查詢等場景。 Presto允許查詢的數據源包括Hadoop分布式文件系統（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，關系數據庫甚至專有數據存儲。一個Presto查詢可以組合不同數據源，執行跨數據源的數據分析。

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