数据构建 与 数据工程
实时离线数据的集成、ETL开发与任务编排
实时离线数据的集成、ETL开发与任务编排
批流融合的数据集成服务，向导式配置离线、实时同步任务，同时与数据加工任务统一编排调度，简化数据链路构建
实时、离线多源同步，支持整库镜像、分库分表合并等场景无代码、向导式开发
运行可观测及任务运维
提供SDK/Flink Connector编程接口，支持自定义开发
多任务集成协同开发环境
在线Web-IDE提供代码开发、版本管理、任务测试、提交发布功能
多任务类型：支持SQL、集成任务、Python、Shell等集成开发
编码编辑：语法高亮、语法错误提示、智能补全
版本管理：多版本对比、回溯
提交发布：代码开发、测试完成后进行线上发布提交
极简、统一的批、流任务编排与调度
基于增量物化视图实现实时任务加工
通过集成化开发环境，快速建立实时、离线数据的数据集成、数据转换任务的调度、依赖关系，轻松实现数据链路的自动化。
自动化实时数据ETL处理：基于增量物化视图、Table Stream产品能力，支持实时任务的新策略定义、自动识别依赖关系、自适应实现增量变化处理。
周期性任务调度与依赖：内建支持SQL、Python、Shell任务类型调度，支持丰富场景的调度策略和依赖关系配置。
全链路的可观测和运维管理能力
Lakehouse Studio内建集成化运维监控工具，提供对数据加工全链路进行作业监控、运维、质量检查的能力。
任务运维：对全链路上多种任务提供运行状态监控、异常诊断、补数修正功能。
数据质量：基于业务规则进行质量数据处理校验，可有效发现异常以保障数据产出质量。
监控告警：集中化告警管理能力，自定义监控规则和告警通知策略计算资源与作业诊断：可视化弹性计算资源运行监控以及计算引擎作业执行详情
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