這段時(shí)間，我們對(duì)產(chǎn)品本身以及客戶反饋的一些問題進(jìn)行了持續(xù)的更新和優(yōu)化，包括對(duì)離線平臺(tái)數(shù)據(jù)同步功能的更新，數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)血緣問題的優(yōu)化等，力求滿足不同行業(yè)用戶的更多需求，為用戶帶來(lái)極致的產(chǎn)品使用體驗(yàn)。

以下為袋鼠云產(chǎn)品功能更新報(bào)告第五期內(nèi)容，更多探索，請(qǐng)繼續(xù)閱讀。

離線開發(fā)平臺(tái)

1.支持工作流參數(shù)

背景：很多業(yè)務(wù)場(chǎng)景下一個(gè)工作流中需要有一些能生效于整個(gè)工作流的參數(shù)，統(tǒng)一配置其下所有子節(jié)點(diǎn)通用。

新增功能說(shuō)明：工作流父任務(wù)中支持創(chuàng)建工作流層級(jí)參數(shù)，工作流參數(shù)在工作流范圍內(nèi)生效。工作流下子節(jié)點(diǎn)支持通過(guò)${參數(shù)名稱}的方式來(lái)引用該工作流參數(shù)。

2.支持項(xiàng)目級(jí)參數(shù)

背景：

目前離線已支持的參數(shù)類型有以下幾種：

? 全局參數(shù)-作用于整個(gè)數(shù)棧平臺(tái)

? 自定義參數(shù)-作用于單個(gè)離線任務(wù)/工作流子節(jié)點(diǎn)

? 任務(wù)上下游參數(shù)-作用于引入此參數(shù)的下游任務(wù)

? 工作流參數(shù)-作用于單個(gè)工作流任務(wù)

增加的項(xiàng)目級(jí)參數(shù)，作用于當(dāng)前項(xiàng)目之內(nèi)的所有任務(wù)，既不影響別的項(xiàng)目的任務(wù)，也可實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目?jī)?nèi)某些業(yè)務(wù)配置批量修改的效果。

新增功能說(shuō)明：支持在項(xiàng)目的「項(xiàng)目管理->項(xiàng)目參數(shù)」中配置項(xiàng)目參數(shù)，配置完成后，該項(xiàng)目下的任務(wù)都可以進(jìn)行引用。在任務(wù)中可以通過(guò)${參數(shù)名稱}的方式引用項(xiàng)目參數(shù)。

3.綁定的項(xiàng)目支持解綁

背景：當(dāng)前項(xiàng)目綁定為非可逆操作，一個(gè)項(xiàng)目一旦和另一個(gè)項(xiàng)目產(chǎn)生綁定后無(wú)法解綁也不支持刪除，但部分已經(jīng)綁定的項(xiàng)目因業(yè)務(wù)原因可能需要換目標(biāo)項(xiàng)目綁定，或者不再使用需要?jiǎng)h除。

新增功能說(shuō)明：可在測(cè)試項(xiàng)目的「項(xiàng)目設(shè)置-基本信息」中操作解綁生產(chǎn)項(xiàng)目，此操作不可逆。解除生產(chǎn)測(cè)試項(xiàng)目綁定后，數(shù)據(jù)源映射、資源組映射、發(fā)布至目標(biāo)項(xiàng)目功能會(huì)受到影響，回退至綁定前狀態(tài)，可按正常邏輯刪除。

4.補(bǔ)數(shù)據(jù)支持對(duì)各類型參數(shù)進(jìn)行一次性賦值

背景：補(bǔ)數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)存在需要對(duì)參數(shù)值進(jìn)行臨時(shí)替換的情況，例如跑歷史日期的數(shù)據(jù)時(shí)，補(bǔ)數(shù)據(jù)的時(shí)間參數(shù)范圍需要變更。

新增功能說(shuō)明：在「運(yùn)維中心-周期任務(wù)管理-任務(wù)補(bǔ)數(shù)據(jù)」中進(jìn)行補(bǔ)數(shù)據(jù)參數(shù)重新賦值操作，補(bǔ)數(shù)據(jù)實(shí)際跑任務(wù)的參數(shù)值會(huì)被補(bǔ)數(shù)據(jù)時(shí)重新賦值的參數(shù)值替換。

5.臨時(shí)運(yùn)行可查看運(yùn)行歷史

背景：周期任務(wù)、手動(dòng)任務(wù)提交到調(diào)度運(yùn)行時(shí)，都會(huì)產(chǎn)生實(shí)例，記錄運(yùn)行狀態(tài)和運(yùn)行日志等信息。但是周期任務(wù)、臨時(shí)查詢和手動(dòng)任務(wù)在臨時(shí)運(yùn)行時(shí)不存在運(yùn)行記錄，用戶無(wú)法查看歷史臨時(shí)運(yùn)行的運(yùn)行狀態(tài)和運(yùn)行日志等信息，導(dǎo)致一些重要的操作無(wú)法追蹤。

新增功能說(shuō)明：在數(shù)據(jù)開發(fā)頁(yè)面最左側(cè)功能模塊列表中，新增了「運(yùn)行歷史」功能。在「運(yùn)行歷史」中，可查看歷史近30天（可自定義）臨時(shí)運(yùn)行的 SQL、日志等信息。

6.告警接受人支持填寫其他參數(shù)

背景：部分客戶希望一些非數(shù)棧用戶（比如合作方）也能收到任務(wù)的告警信息，而目前平臺(tái)支持選的告警接收人范圍為當(dāng)前項(xiàng)目下的用戶。期望離線側(cè)告警配置時(shí)能靈活添加一些自定義值：可以是手機(jī)號(hào)、郵箱、用戶名等信息，客戶通過(guò)自定義告警通道中上傳的 jar 包自定義解析獲取值的內(nèi)容，再通過(guò)自己的系統(tǒng)給解析出的聯(lián)系人發(fā)送告警。

新增功能說(shuō)明：在創(chuàng)建告警規(guī)則時(shí)，支持填寫外部聯(lián)系人信息，通過(guò)英文逗號(hào)分割。(自定義告警通道中上傳的 jar 需要支持解析)

7.數(shù)據(jù)同步的讀寫并行度支持分開設(shè)置

背景：由于數(shù)據(jù)同步源端與目標(biāo)端的數(shù)據(jù)庫(kù)存在數(shù)據(jù)庫(kù)本身性能等因素的影響，讀和寫的速率往往是不一致的，例如讀的速率是5M/s，寫的速率只有2M/s，讀和寫統(tǒng)一用一個(gè)并行度控制實(shí)際不能達(dá)到同步速率的最大優(yōu)化，反而可能帶來(lái)問題。

新增功能說(shuō)明：在數(shù)據(jù)同步的通道控制中原“作業(yè)并發(fā)數(shù)”改為“讀取并發(fā)數(shù)”和“寫入并發(fā)數(shù)”，兩個(gè)參數(shù)單獨(dú)配置互不影響，用戶可靈活調(diào)整讓同步效率最大化，并發(fā)數(shù)調(diào)整范圍上限改為100。

8.臟數(shù)據(jù)容忍條數(shù)支持按項(xiàng)目設(shè)置默認(rèn)值

新增功能說(shuō)明

背景：同步任務(wù)中的臟數(shù)據(jù)默認(rèn)容忍條數(shù)原本固定是100，部分客戶實(shí)際接受的容忍度是0，導(dǎo)致每配置一個(gè)同步任務(wù)就需要改一下臟數(shù)據(jù)容忍條數(shù)的設(shè)置值，使用不便。

新增功能說(shuō)明：在離線「項(xiàng)目管理->項(xiàng)目設(shè)置->操作設(shè)置」中，支持設(shè)置數(shù)據(jù)同步任務(wù)臟數(shù)據(jù)默認(rèn)容忍條數(shù)和臟數(shù)據(jù)默認(rèn)容忍比例。配置完成后，新建數(shù)據(jù)同步任務(wù)在通道控制模塊會(huì)展示默認(rèn)值。

9.數(shù)據(jù)同步讀取 hive 表時(shí)可選擇讀取多個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)

背景：數(shù)據(jù)同步讀取 hive 表時(shí)目前僅支持選擇一個(gè)分區(qū)讀取，部分客戶場(chǎng)景下需要把多個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)讀取出來(lái)寫入目標(biāo)表。

新增功能說(shuō)明：讀 hive 表時(shí)分區(qū)可以用 and 作為連接符篩選多個(gè)分區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取。

10.任務(wù)運(yùn)行超時(shí)中斷

背景：目前所有任務(wù)一旦開始運(yùn)行，無(wú)論運(yùn)行多久平臺(tái)都不會(huì)自動(dòng)殺死，導(dǎo)致部分異常任務(wù)運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)，占用大量資源。

新增功能說(shuō)明：所有任務(wù)在調(diào)度屬性處增加了超時(shí)時(shí)間的配置項(xiàng)，默認(rèn)不限制，可選擇定義超時(shí)時(shí)間，運(yùn)行超時(shí)后平臺(tái)會(huì)自動(dòng)將其殺死。

11.表管理的表查看交互優(yōu)化

背景：點(diǎn)擊表管理中某張表的字段、分區(qū)等詳細(xì)信息的區(qū)域較小，不方便查看。

新增功能說(shuō)明：對(duì)該區(qū)域可手動(dòng)進(jìn)行拉高。

12.hive 數(shù)據(jù)同步的分區(qū)支持選擇范圍

當(dāng) hive 類數(shù)據(jù)源作為數(shù)據(jù)同步的來(lái)源時(shí)，分區(qū)支持識(shí)別邏輯運(yùn)算符“>”“=”“<”“and”，例如“pt>=202211150016 and pt<=202211200016 ”，即代表讀取范圍在此之間的所有分區(qū)。

13.FTP 大文件拆分支持自定義解析文件的拆分

在用戶解析方式選擇自定義解析方式時(shí)，支持用戶上傳自定義 jar 包對(duì) FTP 中的文件進(jìn)行切割拆分同步。

14.版本對(duì)比功能優(yōu)化

· 歷史版本支持查看近50條版本記錄

· 版本對(duì)比功能交互調(diào)整

? 支持歷史版本間對(duì)比

15.整庫(kù)同步寫 hive 時(shí)支持對(duì)分區(qū)表指定分區(qū)名稱

當(dāng)整庫(kù)同步選中 hive 類的數(shù)據(jù)同步目標(biāo)時(shí)，可以指定分區(qū)字段的名稱。

16.離線支持配置指標(biāo)任務(wù)作為上游依賴

目前離線已經(jīng)支持的跨產(chǎn)品任務(wù)依賴包括：質(zhì)量任務(wù)（關(guān)聯(lián)）、標(biāo)簽任務(wù)，加上指標(biāo)任務(wù)后整個(gè)數(shù)棧的所有離線任務(wù)就可實(shí)現(xiàn)相互的依賴了。

17.臟數(shù)據(jù)管理概覽圖顯示具體時(shí)間

18.通過(guò)右鍵快捷鍵可查看任務(wù)日志

19.任務(wù)執(zhí)行進(jìn)度優(yōu)化

執(zhí)行進(jìn)度前展示等待時(shí)長(zhǎng)。

20.其他優(yōu)化項(xiàng)

· vertica 支持向?qū)Ｊ綌?shù)據(jù)同步

· 任務(wù)下線后，支持查看任務(wù)實(shí)例

· RDB 任務(wù)支持在任務(wù)間及工作流里的參數(shù)傳遞

· 數(shù)據(jù)同步任務(wù)在創(chuàng)建發(fā)布包時(shí)被選中時(shí)支持關(guān)聯(lián)到表：數(shù)據(jù)同步任務(wù)目標(biāo)端一鍵生成的目標(biāo)表，支持關(guān)聯(lián)至發(fā)布包中

· SQL 語(yǔ)句支持：Desc database、Show database、Create database、Drop database、Show tables、Create table、Desc table、Alter table、Drop table、Creat function

· 表聯(lián)想功能優(yōu)化：spark sql、hive sql、gp sql 編寫 SQL 代碼時(shí)，支持表聯(lián)想功能，聯(lián)想范圍：離線對(duì)接和創(chuàng)建 schema 下的表

· 刪除任務(wù)、資源等內(nèi)容時(shí)，提示內(nèi)容名稱

實(shí)時(shí)開發(fā)平臺(tái)

1.【數(shù)據(jù)還原】支持一體化任務(wù)

背景：一個(gè)任務(wù)即可完成存量數(shù)據(jù)的同步，并無(wú)縫銜接增量日志的采集還原，在數(shù)據(jù)同步領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)批流一體，常用于需要做實(shí)時(shí)備份的數(shù)據(jù)遷移場(chǎng)景。

比如在金融領(lǐng)域，業(yè)務(wù)庫(kù)出于穩(wěn)定性考慮，無(wú)法直接面向各種上層應(yīng)用提供數(shù)據(jù)查詢服務(wù)。這時(shí)候就可以將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)遷移至外部數(shù)據(jù)庫(kù)，由外部數(shù)據(jù)庫(kù)再統(tǒng)一對(duì)外提供數(shù)據(jù)支撐。

新增功能說(shuō)明：支持存量數(shù)據(jù)同步+增量日志還原的一體化任務(wù)，支持 MySQL—>MySQL/Oracle，在創(chuàng)建實(shí)時(shí)采集任務(wù)時(shí)，開啟【數(shù)據(jù)還原】，還原范圍選擇【全量+增量數(shù)據(jù)】。

2.【數(shù)據(jù)還原】支持采集 Kafka 數(shù)據(jù)還原至下游

背景：當(dāng)用戶對(duì) Kafka 數(shù)據(jù)沒有實(shí)時(shí)加工的需求，只希望能將 kafka 消息還原至下游數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)時(shí)，可以通過(guò)實(shí)時(shí)采集配置化的方式，批量完整此類采集還原任務(wù)，不需要一個(gè)個(gè)的維護(hù) FlinkSQL 任務(wù)。

新增功能說(shuō)明：支持將 Kafka（OGG格式）數(shù)據(jù)，采集還原至下游 MySQL/Hyperbase/Kafka 表，在創(chuàng)建實(shí)時(shí)采集任務(wù)時(shí)，源表批量選擇 Kafka Topic，目標(biāo)表批量選擇 MySQL 表，再完成表映射、字段映射。

3.任務(wù)熱更新

背景：目前對(duì)于編輯修改實(shí)時(shí)任務(wù)的場(chǎng)景，操作比較繁瑣。需要在【數(shù)據(jù)開發(fā)】頁(yè)面完成編輯后，先到【任務(wù)運(yùn)維】處停止任務(wù)，然后回到【數(shù)據(jù)開發(fā)】頁(yè)面提交修改后的任務(wù)，最后再回到【任務(wù)運(yùn)維】頁(yè)面向 YARN 提交任務(wù)。

新增功能說(shuō)明：當(dāng)前更新后，支持修改「環(huán)境參數(shù)」、「任務(wù)設(shè)置」后，在數(shù)據(jù)開發(fā)頁(yè)面提交任務(wù)后，任務(wù)運(yùn)維處自動(dòng)執(zhí)行「停止-提交-續(xù)跑」操作。

4.數(shù)據(jù)源

新增 ArgoDB、Vastbase、HUAWEI ES作為 FlinkSQL 的維表/結(jié)果表，均支持向?qū)Ｊ健?/p>

5.【表管理】合并原有的 Hive Catalog 和 Iceberg Catalog

背景：這兩類 Catalog，實(shí)際都是依賴 Hive Metastore 做元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，Iceberg Catalog 只需要在 Hive Catalog 基礎(chǔ)上，開啟額外的一些配置項(xiàng)即可，所以將這兩類 Catalog 做了合并。

體驗(yàn)優(yōu)化說(shuō)明：創(chuàng)建 Hive Catalog，可以選擇是否開啟 Iceberg 表映射，如果開啟了，在這個(gè) Catalog 下創(chuàng)建 Flink Table 時(shí)，只支持映射 Iceberg 表。

6.【任務(wù)運(yùn)維】?jī)?yōu)化任務(wù)停止時(shí)的狀態(tài)說(shuō)明

背景：在保存 Savepoint 并停止任務(wù)時(shí)，因?yàn)?Savepoint 文件可能會(huì)比較大，保存時(shí)間需要比較久，但是狀態(tài)一直顯示「停止中」，用戶無(wú)法感知停止流程。并且如果保存失敗了，任務(wù)依然會(huì)一直顯示「停止中」，任務(wù)狀態(tài)不符合實(shí)際情況。

體驗(yàn)優(yōu)化說(shuō)明：在保存 Savepoint 并停止任務(wù)時(shí)，「停止中」?fàn)顟B(tài)會(huì)顯示當(dāng)前持續(xù)時(shí)間，以及保存失敗的重試次數(shù)。當(dāng)最終保存失敗時(shí)（代表任務(wù)停止失?。?，此時(shí)任務(wù)會(huì)自動(dòng)恢復(fù)至「運(yùn)行中」?fàn)顟B(tài)。

7.【啟停策略】創(chuàng)建啟停策略時(shí)，支持強(qiáng)制停止配置項(xiàng)

背景：目前創(chuàng)建的啟停策略，默認(rèn)都是執(zhí)行保存 savepoint 的邏輯。但是當(dāng)保存失敗時(shí)，任務(wù)不允許自動(dòng)做出選擇幫用戶丟棄 savepoint 進(jìn)行強(qiáng)制停止，所以我們將這個(gè)的選擇權(quán)，放給了用戶。

體驗(yàn)優(yōu)化說(shuō)明：創(chuàng)建啟停策略，有個(gè)強(qiáng)制停止的開關(guān)。

8.血緣解析

支持過(guò)濾鏈路節(jié)點(diǎn)類型，支持全屏查看，支持搜索，任務(wù)節(jié)點(diǎn)支持查看狀態(tài)。

9.系統(tǒng)函數(shù)

更新內(nèi)置的系統(tǒng)函數(shù)，同步 Flink 官方內(nèi)容。

10.其他優(yōu)化項(xiàng)

· 數(shù)據(jù)還原：開啟數(shù)據(jù)還原的實(shí)時(shí)采集任務(wù)，支持生成 Checkpoint 并續(xù)跑

· UI5.0：更新 UI5.0 前端樣式

數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)

1.【血緣問題】冗余血緣移除

背景：當(dāng)前現(xiàn)狀當(dāng)存在血緣關(guān)系時(shí)，會(huì)生成兩條血緣關(guān)系，此問題需要解決，否則全鏈路會(huì)產(chǎn)生非常多的冗余血緣。

體驗(yàn)優(yōu)化說(shuō)明：只展示一條血緣。

2.【血緣問題】關(guān)鍵字支持

· 當(dāng)表發(fā)生 delete、drop、trancate 數(shù)據(jù)清空時(shí)，表與表之間、表與任務(wù)之間的血緣關(guān)系刪除

· 當(dāng)任務(wù)下線、刪除時(shí)，表與表之間血緣依舊存在，表與任務(wù)之間的血緣關(guān)系刪除

3.【血緣問題】重合數(shù)據(jù)源

背景：標(biāo)簽指標(biāo)對(duì)接的是 trino 引擎，離線對(duì)接的是 sparkthrift，如果不解決唯一性問題，無(wú)法串聯(lián)全鏈路血緣。

體驗(yàn)優(yōu)化說(shuō)明：不同鏈路間的血緣不相互影響，但是匯總成同一鏈路展示。

4.【血緣問題】數(shù)據(jù)源唯一性區(qū)分

· 不同的引擎讀取同一張控制臺(tái)的 hive 表（如sparkthrift、trino）

· 數(shù)據(jù)源中心建立的不同的數(shù)據(jù)源，其實(shí)是同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)

5.【全鏈路血緣】表→指標(biāo)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)已初步實(shí)現(xiàn)數(shù)棧內(nèi)部全鏈路血緣關(guān)系的打通，包括表、實(shí)時(shí)任務(wù)、離線任務(wù)、API、指標(biāo)、標(biāo)簽。

表→指標(biāo)：

? 根據(jù)指標(biāo)平臺(tái)的【指標(biāo)的生成】記錄【表→指標(biāo)】之間的血緣關(guān)系

? 指標(biāo)的生成包括【向?qū)Ｊ健?、【腳本模式】

? 指標(biāo)平臺(tái)如果有變動(dòng)，比如刪除、下線了某個(gè)指標(biāo)，資產(chǎn)平臺(tái)需要更新血緣視圖

? 支持指標(biāo)的字段血緣解析

6.【全鏈路血緣】表→標(biāo)簽

· 根據(jù)標(biāo)簽平臺(tái)的【標(biāo)簽的生成】記錄【表→標(biāo)簽】之間的血緣關(guān)系

· 標(biāo)簽通過(guò)實(shí)體和關(guān)系模型創(chuàng)建，實(shí)體中需要關(guān)聯(lián)主表和輔表，關(guān)系模型中有事實(shí)表和維表，并且關(guān)系模型可存儲(chǔ)為實(shí)際的物理表，因此血緣鏈路包括數(shù)據(jù)表、標(biāo)簽

· 標(biāo)簽平臺(tái)如果有變動(dòng)，比如刪除、下線了某個(gè)標(biāo)簽，資產(chǎn)平臺(tái)需要更新血緣視圖

· 支持標(biāo)簽的字段血緣解析

7.【全鏈路血緣】實(shí)時(shí)任務(wù)

· 任務(wù)類型有兩種：實(shí)時(shí)采集任務(wù)和 FlinkSQL 任務(wù)，F(xiàn)linkSQL 任務(wù)存在字段血緣關(guān)系

· 支持 kafka 側(cè)的血緣關(guān)系展示

8.血緣展示優(yōu)化

· 右上角篩選項(xiàng)：優(yōu)化為多選菜單，表、離線任務(wù)、實(shí)時(shí)任務(wù)、API、標(biāo)簽、指標(biāo)（默認(rèn)選中全部維度，當(dāng)前進(jìn)入的維度選中且不可取消）

? 字段血緣：不展示右上角的篩選項(xiàng)

? 逆向血緣全局提示：

a.進(jìn)入血緣關(guān)系頁(yè)面，進(jìn)行全局提示：“進(jìn)入血緣每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可右擊查看該節(jié)點(diǎn)的全鏈路血緣，存在逆向可展開節(jié)點(diǎn)時(shí)建議右擊查看~”

b.右擊查看當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的血緣會(huì)更完整

9.DatasourceX：【存儲(chǔ)】、【表行數(shù)】邏輯優(yōu)化

背景：直接從 metastore 讀取是不準(zhǔn)確的，之前 flinkx 是支持通過(guò)腳本更新存儲(chǔ)和表行數(shù)，flinkx 升成 datasourcex 之后，相關(guān) analyze 邏輯沒有帶過(guò)來(lái)。

體驗(yàn)優(yōu)化說(shuō)明：datasourcex 優(yōu)化了對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)源的【存儲(chǔ)】、【表行數(shù)】的腳本統(tǒng)計(jì)，包括 hive1.x、2.x、3.x（cdp/apache）、sparkthrift、impala、inceptor。

10.DatasourceX：【存儲(chǔ)大小】【文件數(shù)量】更新邏輯優(yōu)化

背景：數(shù)據(jù)治理新增了 meta 數(shù)據(jù)源的文件數(shù)量，又因?yàn)槲募?shù)量這個(gè)屬性是 datasourcex 支持，普通的數(shù)據(jù)源也需要新增這個(gè)屬性。

體驗(yàn)優(yōu)化說(shuō)明：datasourcex 對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)源的【存儲(chǔ)大小】【文件數(shù)量】的腳本統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)治理結(jié)束后，更新【存儲(chǔ)大小】【文件數(shù)量】邏輯。

11.前端頁(yè)面升級(jí)

體驗(yàn)優(yōu)化說(shuō)明

? 資產(chǎn)盤點(diǎn)

? 元數(shù)據(jù)標(biāo)簽頁(yè)面

? 元模型管理

? 分區(qū)優(yōu)化

指標(biāo)管理平臺(tái)

1.【demo封裝】demo功能優(yōu)化

· 數(shù)據(jù)模型支持 catalog 選擇，catalog 默認(rèn)采用 DT_demo 租戶下指標(biāo)綁定的 trino 數(shù)據(jù)源對(duì)應(yīng)的 catalog，schema 信息默認(rèn)為 dt_demo。

· 「項(xiàng)目管理」模塊展示，支持查看項(xiàng)目配置信息，支持設(shè)置 API 數(shù)據(jù)源，但不支持正常項(xiàng)目中可編輯的其他功能的修改，以保障 demo 項(xiàng)目的正常使用。

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