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这个不影响字段值的传输，CDM会将字段值直接写入目的端。 这里“添加新字段”的功能，要求源端数据源为：MongoDB、HBase、关系型数据库或Redis，其中Redis必须为Hash数据格式。 全部字段添加完之后，检查源端和目的端的字段映射关系是否正确，如果不正确可以拖拽字段调整字段位置。
批量配置作业 参考访问DataArts Studio实例控制台，登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 单击作业目录中的，选择“显示复选框”。
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"]
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。 如果调度CDM迁移作业时使用了参数传递，不能在CDM迁移作业中配置“作业失败重试”参数，推荐在此处配置即可。
StringUtil内嵌对象 StringUtil内嵌对象提供了一系列字符串操作方法，例如从一个字符串中截取一个子字符串。 StringUtil内部是由org.apache.commons.lang3.StringUtils实现的，具体使用方法请参考apache commons文档。
该节点将会再次重试。 失败重试 如果作业执行失败，可选择自动重试三次或者不重试。推荐值：不重试。 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。 说明： 如果通过DataArts Studio数据开发使用参数传递并调度CDM
添加结果集映射。节点映射表达式取普通API的结果，如“${NormalApi_5274d|payload}”，结果集名称按照实际取值，此处以销售记录Sales records为例进行配置。 格式转换选择返回格式为EXCEL。 图4 配置输出处理算子 保存API工作量，然后调试并发布到集群。则后续调用者就可以通过
创建补数据实例 功能介绍 创建一个补数据实例。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。 URI URI格式 POST /v2/{project_id}/factory/supplement-data 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 project_id
常用EL表达式样例合集 本章节介绍常用的EL表达式及示例。 表1 常用的EL表达式 方法 描述 示例 String getNodeStatus(String nodeName) 获取指定节点运行状态，成功状态返回success，失败状态返回fail。 例如，判断节点是否运行成功，
MRS Spark Python 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程，请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS
实时作业监控 实时作业监控提供了对实时处理作业的状态进行监控的能力。 实时处理作业处理实时的连续数据，主要用于实时性要求高的场景。实时作业是由一个或多个节点组成的流水线，每个节点配置独立的、节点级别的调度策略，而且节点启动的任务可以永不下线。在实时作业里，带箭头的连线仅代表业务上
开发实时处理单任务DLI Spark作业 前提条件 参见新建作业创建一个实时处理的单任务DLI Spark作业。 配置DLI Spark作业 表1 配置属性参数 参数 是否必选 说明 作业名称 是 输入DLI Spark作业名称。 作业名称只能包含英文字母、数字、下划线和中划线，且长度为1~64个字符。
批作业监控 批作业监控提供了对批处理作业的状态进行监控的能力。 批处理作业支持作业级别的调度计划，可以定期处理批量数据，主要用于实时性要求低的场景。批作业是由一个或多个节点组成的流水线，以流水线作为一个整体被调度。被调度触发后，任务执行一段时间必须结束，即任务不能无限时间持续运行。
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