Lakehouse Studio 快速导览
本文档可以帮助您快速了解 Lakehouse Studio 提供的核心功能。在 Lakehouse Studio 中，您可以执行数据分析和工程任务，监控查询、数据加载/同步、数据转换和工作流活动，探索您的 Lakehouse 对象，并管理您的 Lakehouse，包括管理成本和添加用户及角色。
Lakehouse Studio 让您可以
- 数据管理，创建和管理数据湖/数据库对象，如数据库、表、动态表等。
- 计算资源管理，创建和管理计算资源，如虚拟集群、作业历史记录等。
- ELT 管道开发与管理，创建和管理数据 ELT 管道对象，如数据源、管道定义、任务（提取任务、转换任务等）、工作流、告警等。任务支持以下内容：
- 组织任务，将工作表组织到任务文件夹和任务组中。
- 共享作业配置文件，与其他用户共享作业配置文件。
- 数据探查，将 SQL 工作表结果可视化为数据探查。
- 管理和控制成本。
- 作业历史记录，查看查询历史记录和数据加载历史记录。
- 工作流 DAG，查看工作流图和运行历史记录。
- 补数任务，调试和重新运行任务图。
- 监控动态表，监控动态表图和刷新情况。
- 用户/角色管理，管理和创建 Lakehouse 用户和角色。
- 数据质量管理，清洗、优化和提升大量数据集，提高其价值密度，更有效地满足业务目标。
有关这些任务和其他可执行任务的详细信息，请参阅Lakehouse Studio: Lakehouse 的 Web 界面。
探索和管理您的 Lakehouse 对象
您可以在 Lakehouse Studio 中按照以下方式探索和管理您的数据湖/数据库对象：
- 使用数据对象资源管理器探索数据湖/数据库和对象，包括表、视图等。
- 创建模式、表等对象。
- 在对象资源管理器中搜索，以浏览您账户中的数据库对象。
- 预览数据库对象（如表）的内容，并查看上传到卷中的文件。
- 将文件加载到现有表中，或从文件创建表，以便更快地在 Lakehouse 中开始使用数据。
如需了解更多相关信息，请参阅以下文档：
数据同步任务
数据同步是 Lakehouse 内置的一种无缝数据集成功能，能够实现多种数据源之间的数据移动。它使用户能够通过强大的调度系统自动执行同步任务。借助此功能，您可以轻松地将数据导入 Lakehouse，导出经过处理的数据，或在不同数据源之间协调数据——无需编写任何代码。整个过程就像导航通过一个用户友好的向导一样简单。
根据数据源、数据格式、加载方法以及是批处理、流处理还是数据传输，将数据加载到 Lakehouse 有多种方法。Lakehouse 提供了多种导入方法，按导入方式分类，包括：支持用户 SDK 导入、支持 SQL 命令导入、支持客户端上传数据、支持第三方开源工具以及支持 Lakehouse Studio 可视界面导入。
导入方法概述
支持的数据源
实时多表数据同步任务（CDC）
- 创建数据源（Postgres）
- 创建从 Postgres 到 Lakehouse 的实时多表同步任务
- 提交并操作任务，然后启动任务
- 任务监控与维护（启动/停止、下线）
有关详细信息，请参阅以下文档：
在工作表和工作流编排中编写 SQL 和 SQLAlchemy/Python 代码
工作表提供了一种简单的方法，用于编写 SQL 作业（DML 和 DDL），查看结果，并将它们作为任务进行调度。借助工作表，您可以执行以下操作：
- 运行即席查询和其他 DDL/DML 操作。
- 在 Python 工作表中编写 SQLAlchemy/Zettapark Python 代码。
- 查看已执行查询的查询历史记录和结果。
- 查看多个工作表，每个工作表都有自己的独立会话。
- 在结果仍可用时，导出所选语句的结果。
- 提交作业并将其作为任务进行调度。
如果在导航菜单中选择工作表，您将看到工作表列表，并可以选择一个以查看和更新工作表内容。
有关详细信息，请参阅以下文档：
- Lakehouse Studio 任务开发概述
- 使用 Lakehouse Studio 任务开发和调度进行工作流编排
- Lakehouse Studio 任务组
- 在 Python 工作表中编写 Python 代码
将查询结果可视化为数据探查
在 Lakehouse Studio 中运行查询时，您可以选择将结果的数据探查可视化。
共享数据
通过与其他 Lakehouse 账户中的用户共享数据，实现协作。在共享数据时，您可以使用自动履行功能，轻松地在相同的云器区域中提供数据。作为数据消费者，您可以访问共享给您的账户的数据集，从而在无需设置数据管道或编写任何代码的情况下，获得实时数据洞察。
有关详细信息，请参阅以下文档：
在 Lakehouse Studio 中监控活动
使用查询历史记录监控查询活动
您可以监控和查看查询详细信息，探索已执行查询的性能，监控数据加载状态和错误，查看任务图，并根据需要进行调试和重新运行。您还可以监控动态表的刷新状态，并查看创建的用于维护数据治理的各种标记和安全策略。
有关详细信息，请参阅以下文档：
使用运维中心监控工作流的任务
运维中心为任务和实例提供管理操作。运维中心管理的工作流任务包括手动触发的任务、定期计划的任务及其对应的实例，以便进行集中管理。
数据回填涉及在特定时间段内补充历史或未来数据，并将其写入相关的时间分区。如果调度参数包含在代码中，它们将根据选定的数据回填业务时间自动填充适当的值。结合业务逻辑，这确保了相应时间段的数据被写入到指定的分区。写入的分区和执行的代码逻辑由代码中的任务定义决定。
监控功能使您能够利用内置规则或自定义配置设置，密切关注异常情况（如任务执行状态），并在需要时发送告警通知。
有关详细信息，请参阅以下文档：
执行计算资源管理和管理 Lakehouse Studio
这些页面可帮助您了解 Lakehouse 数据使用情况，管理虚拟集群，监控虚拟集群中的任务队列，管理用户和角色，管理 Lakehouse 账户等。
您可以管理和监控虚拟集群。
访问用户和角色。
执行使用成本管理。
当您以具有账户管理员角色的用户身份登录时，可以在账户中心的计费功能下查看账户的使用记录（<your_accounts_name>.accounts.clickzetta.com/billing）。您还可以按 SKU 类型（如计算、存储、网络或特定 SKU）查询详细费用。
有关详细信息，请参阅以下文档：
相关视频
使用 Lakehouse Studio 实现实时数据摄取到实时数据分析。