源码属性：
授权方式：开源 源码大小：61.02MB 源码语言：Java 运行环境 Java
功能介绍：
DataSphere Studio（简称DSS）是微众银行自研的一站式数据应用开发管理门户。
DataSphereStudio一站式数据应用开发管理门户基于插拔式的集成框架设计，及计算中间件 Linkis ，可轻松接入上层各种数据应用系统，让数据开发变得简洁又易用。
在统一的UI下，DataSphere Studio以工作流式的图形化拖拽开发体验，将满足从数据交换、脱敏清洗、分析挖掘、质量检测、可视化展现、定时调度到数据输出应用等，数据应用开发全流程场景需求。
DSS通过插拔式的集成框架设计，让用户可以根据需要，简单快速替换DSS已集成的各种功能组件，或新增功能组件。
借助于 Linkis 计算中间件的连接、复用与简化能力，DSS天生便具备了金融级高并发、高可用、多租户隔离和资源管控等执行与调度能力。
核心特点 DSS主要特点： 一、一站式、全流程的应用开发管理界面 DSS集成度极高，目前已集成的系统有： 1、数据开发IDE工具——Scriptis 2、数据可视化工具——Visualis（基于宜信Davinci二次开发） 3、数据质量管理工具——Qualitis 4、工作流调度工具——Azkaban DSS插拔式的框架设计模式，允许用户快速替换DSS已集成的各个Web系统。如：将Scriptis替换成Zeppelin，将Azkaban替换成DolphinScheduler。
二、基于Linkis计算中间件，打造独有的AppJoint设计理念 AppJoint，是DSS可以简单快速集成各种上层Web系统的核心概念。 AppJoint——应用关节，定义了一套统一的前后台接入规范，可让外部数据应用系统快速简单地接入，成为DSS数据应用开发中的一环。 DSS通过串联多个AppJoint，编排成一条支持实时执行和定时调度的工作流，用户只需简单拖拽即可完成数据应用的全流程开发。 由于AppJoint对接了Linkis，外部数据应用系统因此具备了资源管控、并发限流、用户资源管理等能力，且允许上下文信息跨系统级共享，彻底告别应用孤岛。
三、Project级管理单元 以Project为管理单元，组织和管理各数据应用系统的业务应用，定义了一套跨数据应用系统的项目协同开发通用标准。
四、已集成的数据应用组件 DSS通过实现多个AppJoint，已集成了丰富多样的各种上层数据应用系统，基本可满足用户的数据开发需求。 用户如果有需要，也可以轻松集成新的数据应用系统，以替换或丰富DSS的数据应用开发流程。 1、DSS的调度能力——Azkaban AppJoint 用户的很多数据应用，通常希望具备周期性的调度能力。 目前市面上已有的开源调度系统，与上层的其他数据应用系统整合度低，且难以融通。 DSS通过实现Azkaban AppJoint，允许用户将一个编排好的工作流，一键发布到Azkaban中进行定时调度。 DSS还为调度系统定义了一套标准且通用的DSS工作流解析发布规范，让其他调度系统可以轻松与DSS实现低成本对接。 2、数据开发——Scriptis AppJoint 什么是Scriptis? Scriptis是一款支持在线写SQL、Pyspark、HiveQL等脚本，提交给Linkis执行的数据分析Web工具，且支持UDF、函数、资源管控和智能诊断等企业级特性。 Scriptis AppJoint为DSS集成了Scriptis的数据开发能力，并允许Scriptis的各种脚本类型，作为DSS工作流的节点，参与到应用开发的流程中。 目前已支持HiveSQL、SparkSQL、Pyspark、Scala等脚本节点类型。 3、数据可视化——Visualis AppJoint 什么是Visualis? Visualis是一个基于宜信开源项目Davinci二次开发的数据可视化BI工具，为用户在数据安全和权限方面，提供金融级数据可视化能力。 Visualis AppJoint为DSS集成了Visualis的数据可视化能力，并允许数据大屏和仪表盘，作为DSS工作流的节点，与上游的数据集市关联起来。 4、数据质量——Qualitis AppJoint Qualitis AppJoint 为DSS集成数据质量校验能力，将数据质量系统集成到DSS工作流开发中，对数据完整性、正确性等进行校验。 5、数据发送——Sender AppJoint Sender AppJoint为DSS集成数据发送能力，目前支持SendEmail节点类型，所有其他节点的结果集，都可以通过邮件发送。 例如：SendEmail节点可直接将Display数据大屏作为邮件发送出来。 6、信号节点——Signal AppJoint EventChecker AppJoint用于强化业务与流程之间的解耦和相互关联。 DataChecker节点：检查库表分区是否存在。 EventSender: 跨工作流和工程的消息发送节点。 EventReceiver: 跨工作流和工程的消息接收节点。 7、功能节点 空节点、子工作流节点。 8、节点扩展 根据需要，用户可以简单快速替换DSS已集成的各种功能组件，或新增功能组件。
使用场景 DataSphere Studio适用于以下场景： 1. 正在筹建或初步具备大数据平台能力，但无任何数据应用工具的场景。 2. 已具备大数据基础平台能力，且仅有少数数据应用工具的场景。 3. 已具备大数据基础平台能力，且拥有全部数据应用工具，但工具间尚未打通，用户使用隔离感强、学习成本高的场景。 4. 已具备大数据基础平台能力，且拥有全部数据应用工具，部分工具已实现对接，但尚未定义统一规范的场景。
