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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"]
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、CLICKHOUSE、MYSQL、ORACLE和DORIS等。 dw_id String 数据连接ID。 dw_name String 数据连接名，只读。
由于企业模式下需要区分开发环境和生产环境，因此您需要分别准备对应生产环境和开发环境的两套数据湖服务，用于隔离开发和生产环境： 对于集群化的数据源（例如MRS、DWS、RDS、MySQL、Oracle、DIS、ECS），如果使用两套集群，DataArts Studio通过管理中心的创建数据连接区分开发环境和生产环境的
dw_type 是 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、CLICKHOUSE、MYSQL、ORACLE和DORIS等。 dw_name 否 String 数据连接名称，只读，创建和更新时无需填写。
长度小于等于100个字符。连接名称不能重复。 type 是 String 连接类型，包含： DWS DLI SparkSQL HIVE RDS CloudTable HOST config 否 Map<String,String> 连接的配置项，不同类型的连接配置项不同。DLI类
不支持数据类型转换规避指导 操作场景 CDM在配置字段映射时提示字段的数据类型不支持，要求删除该字段。如果需要使用该字段，可在源端作业配置中使用SQL语句对字段类型进行转换，转换成CDM支持的类型，达到迁移数据的目的。 操作步骤 修改CDM迁移作业，通过使用SQL语句的方式迁移。
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"]
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"]
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"]
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"]
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"]
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"]
MRS HetuEngine 功能 通过MRS HetuEngine节点执行数据开发模块中预先定义的HetuEngine SQL脚本。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS HetuEngine节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中
在数据开发界面，在DWS连接上右键单击，选择“新建数据库”，创建一个数据库用于存放数据表，数据库名称为“demo”。 图4 创建数据库 展开DWS连接目录至demo数据库的数据库模式层级，然后再右键单击，选择“新建模式”，创建数据库模式用于存放数据表，数据库模式名称为“dgc”。 图5 创建数据库模式 创建一个DWS
开发一个DLI Spark作业 在本章节您可以学习到数据开发模块资源管理、作业编辑等功能。 场景说明 用户在使用DLI服务时，大部分时间会使用SQL对数据进行分析处理，有时候处理的逻辑特别复杂，无法通过SQL处理，那么可以通过Spark作业进行分析处理。本章节通过一个例子演示如何
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"]
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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