在使用DataArts Studio前，您应首先进行数据与业务调研，选择合适的数据治理模型。

然后参考本章节，预先做好以下准备工作：

DataArts Studio准备工作

准备数据源

准备数据湖

DataArts Studio准备工作

如果您是第一次使用DataArts Studio，请参考用户指南中的“准备工作”章节，完成创建DataArts Studio实例、创建工作空间等一系列操作。然后找到对应的工作空间，即可开始数据开发与运营。

准备数据源

在实际业务中，源端数据源大多为云下的MySQL、PostgreSQL、HBase、Hive等类型，您需要作如下准备：

• 确保数据源所在的主机可以访问公网。
• 获取数据源的公网连接地址、数据库端口、数据库管理员用户及密码等信息。
• 确保防火墙规则出方向已开放数据库端口，允许数据传输到云上。

准备好数据源之后，后续您可以通过数据集成将数据源迁移到数据湖底座中，然后再通过DataArts Studio进行数据开发、治理和运营等活动。

准备数据湖

在使用DataArts Studio前，您需要根据业务场景选择符合需求的云服务作为DataArts Studio的数据湖底座，用于存储原始数据和数据开发过程中的数据，并进行后续的数据开发、治理和运营等活动。DataArts Studio平台当前支持的数据湖产品请参见DataArts Studio支持的数据源。

准备好数据湖之后，您可以通过创建数据连接将DataArts Studio与数据湖底座连接起来，然后进行下方1和2的操作。1和2的操作样例可参考快速入门中的“2：准备工作”章节。

1.创建数据库

在使用DataArts Studio数据集成将数据迁移上云之前，我们需要在目的端数据湖中创建目标数据库。根据数据湖治理落地流程，建议您在数据湖中为SDI层、DWI层、DWR层和DM层分别创建一个数据库，从而对数据进行分层分库。数据分层是后面在数据架构中将涉及到的概念，此处可先简单了解，在数据架构时将深入了解与操作。

您可以参考以下任一一种方式在数据湖中创建数据库。

您可以在DataArts Studio数据开发模块中，可视化方式创建数据库，具体操作请参见“数据开发 > 数据管理 > 新建数据库”章节。

您可以通过在DataArts Studio数据开发模块或数据湖产品的SQL编辑器上，开发并执行用于创建数据库的SQL脚本，从而创建数据库。在DataArts Studio数据开发模块开发脚本的具体操作请参见“数据开发 > 脚本开发 > 开发脚本> 开发SQL脚本”章节；数据湖产品的SQL编辑器上的具体操作请参见对应数据湖产品的帮助文档。

2.创建数据表

在使用DataArts Studio数据集成将数据迁移上云之前，我们需要在目的端数据湖的SDI层数据库中创建一个目标表，用于存储原始数据。批量数据迁移场景下，关系型数据库之间的迁移和关系型数据库到Hive的迁移支持自动创建目标表，这种情况下可以不预先在目的端数据库中创建目标表。

您可以参考以下任一一种方式在数据湖中创建原始数据表。如果表字段个数较多，建议使用编写SQL脚本的方式创建表。

您可以在DataArts Studio数据开发模块中，可视化方式创建数据表，具体操作请参见“数据开发 > 数据管理 > 新建数据表”章节。

您可以通过在DataArts Studio数据开发模块或数据湖产品的SQL编辑器上，开发并执行用于创建数据表的SQL脚本，从而创建数据表。在DataArts Studio数据开发模块开发脚本的具体操作请参见“数据开发 > 脚本开发 > 开发脚本> 开发SQL脚本”章节；数据湖产品的SQL编辑器上的具体操作请参见对应数据湖产品的帮助文档。