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environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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在总览页，用户可以根据日期，根据不同数据源类型。例如查看数据仓库服务（DWS）、数据湖探索（DLI）或MapReduce服务（MRS Hive）类型的下所包含的数据库中的敏感数据，包括敏感表总数、敏感字段总数、脱敏表数、嵌入水印表数、水印溯源数。 图2 数据概况 数据分析报表 敏感表密级分布图 展示敏感
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
Hive SQL和Spark SQL脚本执行失败，界面只显示执行失败，没有显示具体的错误原因？ 可能原因 Hive SQL和Spark SQL脚本执行失败，界面只显示执行失败，没有显示具体的错误原因，可能是由于连接方式导致的。 解决方案 请确认当前Hive SQL和Spark SQL脚本使用的数据连接为“MRS
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DLI Flink Job 功能 DLI Flink Job节点用于创建和启动作业，或者查询DLI作业是否正在运行，实现实时流式大数据分析。 DLI Flink流式作业提交到DLI之后，若处于运行中的状态，则认为节点执行成功。若作业配置了周期调度，则会周期检查该Flink作业是否
日志”来查看该作业最近的一次日志。 查看作业JSON 直接编辑作业的JSON文件，作用等同于修改作业的参数配置。 源目的统计查询 可对已经配置好的数据库类作业打开预览窗口，预览最多1000条数据内容。可对比源端和目的端的数据，也可以通过对比记录数来看迁移结果是否成功、数据是否丢失。 修改 修改作业参数
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以更好地管理和分组计量自己的数据。 定义识别规则 定义敏感数据识别标准。 定义识别规则组 通过定义敏感数据识别规则及规则组，来有效识别数据库内的敏感数据。 敏感数据发现 创建并运行敏感数据识别任务。 敏感数据分布 查看敏感数据识别任务识别出的敏感数据。 父主题： 敏感数据治理
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ic参数值的报错）。 参数类型分为数值型Number与字符型String两大类。Number参数对应数据库中int、double、long等数值数据类型，String参数对应数据库中char、vachar、text等文本数据类型。 是否必填、允许空值以及默认值。 如果设定为必填，则API在访问时，必须传入指定参数。
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For Each 功能 该节点可以指定一个子作业循环执行，并支持用一个数据集对子作业中的变量进行循环替换。 For Each节点的具体使用教程，请参见For Each节点使用介绍。 For Each节点单次运行时，指定的子作业最多循环执行1000次。 如果DLI SQL作为前置节点，For
是：重新执行节点，请配置以下参数。 最大重试次数 重试间隔时间（秒） 否：默认值，不重新执行节点。 说明： 建议仅对文件类作业或启用了导入阶段表的数据库作业配置自动重试，避免自动重试重复写入数据导致数据不一致。 如果作业节点配置了重试，并且配置了超时时间，该节点执行超时后，系统支持再重试。
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