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勾选“忽略更新、添加操作”：不采集数据源中的元数据 数据源元数据已删除 当数据连接中元数据发生变化时，通过配置删除策略，设置数据目录中元数据的更新方式。 勾选“从数据目录中删除元数据”：当数据源中的某些元数据已经被删除，数据目录中也将同步删除对应的元数据 勾选“忽略删除”：当数据源中的某些元数据已经被删除，数据目录中不同步删除对应元数据。
通过回收站功能，您可以恢复误删的数据安全关键数据。当前综合数据的重要程度、使用频次以及误删后恢复难易程度等各方面因素考虑，定义数据安全的关键数据为权限集（包含空间权限集、权限集以及通用角色）和动态脱敏策略。 前提条件 回收站中的数据依赖于权限集（包含空间权限集、权限集以及通用角色）和动态脱敏策略在30天内的删除操作。
0，100）。 数据表 表评分计算公式：∑(表关联的所有规则评分*规则权重)/∑规则权重 数据库 数据库下所有数据表评分的加权求平均值，即：∑数据库下所有数据表评分/表的数量。 数据连接 数据连接下所有数据库评分的加权平均值，即：∑数据连接下所有数据库的评分/数据库的数量。 在DataArts
level String 数据治理分层。 枚举值： SDI: 贴源数据层 DWI: 数据整合层 DWR: 数据报告层 DM: 数据集市层 dw_type String 数据连接类型，对应表所在的数仓类型，取值可以为DWS、MRS_HIVE、POSTGRESQL、MRS_SPARK、C
环境变量中支持定义变量和常量，环境变量的作用范围为当前工作空间。 变量是指不同的空间下取值不同，需要重新配置值，比如“工作空间名称”变量，这个值在不同的空间下配置不一样，导出导入后需要重新进行配置。 常量是指在不同的空间下都是一样的，导入的时候，不需要重新配置值。 图1 环境变量
G）配置为4。 表每行数据大小为1MB以下的可以多并发抽取，超过1MB的建议单线程抽取数据。 是否写入脏数据：建议配置为“是”，然后参考图10配置相关参数。脏数据是指与目的端字段不匹的数据，该数据可以被记录到指定的OBS桶中。用户配置脏数据归档后，正常数据可以写入目的端，迁移作业不会因脏数据中断。
数据架构支持哪些数据建模方法？ 问题描述 数据架构的数据建模方法有哪些。 解决方案 DataArts Studio数据架构支持的建模方法有以下三种： 关系建模 关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是
Studio对接数据源，即为通过管理中心创建数据源的数据连接。DataArts Studio管理中心数据连接与数据集成数据连接相互独立，使用场景各有不同。 管理中心的数据连接用于对接数据湖底座，DataArts Studio基于数据湖底座，提供一站式数据开发、治理和服务等能力。 数据集成的数据连接仅限于在数据集成中使
心中适用组件已勾选“数据集成”的数据连接，实时集成作业支持的数据源详情请参见实时集成作业支持的数据源。 表1 DataArts Studio支持的数据源 数据源类型 管理中心 数据架构 数据开发 数据目录[2] 数据质量[3] 数据服务 数据安全 数据仓库服务（DWS） √ √ √
删除数据标准模板 功能介绍 删除数据标准模板。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/design/standards/templates 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
然后进入到对应的工作空间，即可开始使用DataArts Studio。 数据源准备 本入门示例以某电商商城的BI报表数据为例，分析用户和商品的各种数据特征。 为方便演示，本示例提供了用于模拟原始数据的部分数据。为了方便将源数据集成到云上，我们需要先将样例数据存储为CSV文件，将CSV文件上传至OBS服务中。
数据目录 该模块提供企业级的元数据管理，厘清信息资产。通过数据地图，实现数据资产的数据血缘和数据全景可视，提供数据智能搜索和运营监控。 查看工作空间数据地图 配置数据访问权限 配置数据安全策略（待下线） 采集数据源的元数据 数据目录典型场景教程
cdm_endpoint MySQL数据库 IP地址 本地的MySQL数据库的IP地址，且该地址允许CDM通过公网IP访问。 1xx.120.85.24 端口 MySQL数据库的端口。 3306 数据库名称 待导出数据的MySQL数据库名称。 DB_name 用户名 访问MySQL数据库的用户，
权限申请前，已完成空间权限集的配置，请参考配置空间权限集。 权限申请前，需要在数据目录组件，对数据连接成功进行过元数据采集，详见元数据采集任务。 约束与限制 当前仅支持按照数据表粒度，申请数据表的查询数据（SELECT）权限。因此权限申请前，请确保空间权限集已配置待申请数据表中所有列的SELECT权限。
则可跳过数据管理操作，直接进入脚本开发或作业开发。 数据管理的使用流程如下： 图1 数据管理流程 创建数据连接，连接相关数据湖底座服务。具体请参见新建数据连接。 基于相应服务，新建数据库。具体请参见新建数据库。 如果是DWS连接，则需要新建数据库模式；否则直接新建数据表。具体请参见（可选）新建数据库模式。
CREATE DATABASE demo_dwr_db; --创建DM数据集市层数据库 CREATE DATABASE demo_dm_db; 创建数据表 基于样例数据，创建一个原始表，用于存储原始数据。从文件迁移到数据库的场景，您需要预先创建目标数据表。由于本示例的数据源源端为OBS上的
支持的数据类型 配置字段映射时，数据源支持的数据类型请参见表1，以确保数据完整导入到目的端。 表1 支持的数据类型 数据连接类型 数据类型说明 MySQL 请参见MySQL数据库迁移时支持的数据类型。 SQL Server 请参见SQL Server数据库迁移时支持的数据类型。 Oracle
原始记录”，单击“逆向数据库”，通过逆向数据库，导入原始表。 逆向数据库依赖于数据资产采集，请您确保已对所需逆向的数据库完成数据资产采集。 图25 模型目录 在“逆向数据库”窗口中，配置如下所示参数，然后单击“确定”。在本示例中选择贴源层数据库demo_sdi_db中的原始数据表。 图26
选择是否更新已有数据。 如果系统中已有的编码和模板中的编码相同，系统则认为是数据重复。 不更新：当数据重复时，不会替换系统中原有的数据。 更新：当数据重复时 系统中的原有数据为草稿状态，则会覆盖生成新的草稿数据。 系统中的原有数据为发布状态，则会生成下展数据。 单击“添加文件”，选择编辑完成的导入模板。
定义识别规则 您可以通过定义敏感数据识别规则，来有效识别数据库内的敏感数据字段。 值得注意的是，数据密级、数据分类和识别规则，均为DataArts Studio实例级别配置，各工作空间之间数据互通。这样在数据地图组件中，就可以根据一套标准的分级分类管理对数据进行统一管理。 识别规则定义
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