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、子公司、部门等）、业务领域（采购、生产、销售等）或者实施环境（开发、测试、生产等），没有特定的划分要求。 随着业务的不断发展，您可能进行了更细致的工作空间划分。这种情况下，您可以参考本文档，将原有工作空间的数据（包含管理中心数据连接、数据集成连接和作业、数据架构表、数据开发脚本
character varying”错误提示，如图1所示。 图1 日志信息 原因分析 这种情况一般是在迁移到DWS时数据有中文，且创建作业时选择了目的端自动建表的情况下。原因是DWS的varchar类型是按字节计算长度，一个中文字符在UTF-8编码下可能要占3个字节。当中文字符的字节超
er业务IP和服务端口，即使填写错误也不会提示，因此建议进行人工检查。 已开启对应MRS集群的Ranger鉴权功能，安全模式默认开启Ranger鉴权，普通模式默认关闭Ranger鉴权。详情请参考启用Ranger鉴权。 约束与限制 资源权限策略依赖于MRS集群的Ranger鉴权功能，当前仅支持对MRS资源进行权限控制。
设置节点执行的超时时间，如果节点配置了重试，在超时时间内未执行完成，该节点将会再次重试。 失败重试 是 节点执行失败后，是否重新执行节点。 是：重新执行节点，请配置以下参数。 超时重试 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： 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。
使用CDM导出MongoDB或者DDS的数据时，支持导出指定时间段内的数据，配合CDM的定时任务，可以实现MongoDB/DDS的增量迁移。 如果配置了时间宏变量，通过DataArts Studio数据开发调度CDM迁移作业时，系统会将时间宏变量替换为“数据开发作业计划启动时间-偏移量”，而
在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 在作业目录中，右键单击目录名称，选择“新建作业”。 选择作业类型和模式。“作业类型”选择“实时处理”，“模式”选择“单任务-Flink JAR”。其他参数按照实际进行配置即可。 单击“确定”，进入作业画布界面。 配置Flink JAR作业相关参数。
选择HBase连接的运行模式： EMBEDDED：连接实例与CDM运行在一起，该模式性能较好。 STANDALONE：连接实例运行在独立进程。如果CDM需要对接多个Hadoop数据源（MRS、Hadoop或CloudTable），并且既有KERBEROS认证模式又有SIMPLE认证模式，只能使用STANDALONE模式。
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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恢复”按钮。 图4 恢复作业2 动态加减表对于不同的启动模式有不同的操作效果，具体如下： 对于初始启动模式为“增量同步”的作业，暂停加表后恢复作业，新增的表将从暂停前的位点或用户重置的位点开始进行增量同步。 对于初始启动模式为“全量+增量”的作业，暂停加表后恢复作业，将对新增的表
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"]
您在查看报告时，可以使用搜索操作，高级搜索提供了根据集群、策略名称、用户、用户组、策略类型、策略状态来搜索相关策略的功能。您只需单击权限报告页面右上角的“高级搜索”即可弹出搜索框。 图1 高级搜索 策略状态过滤： 在服务的策略列表中，策略状态栏提供了过滤功能，您可以单击策略状态栏的来过滤所需要查看的策略。
工修正，通过对任务中的识别规则进行“确认”，使规则状态变更为“有效”，才能使该识别规则在静态脱敏任务中生效。 如果在敏感数据发现任务中勾选了“手动同步数据识别结果”，则还需要手动单击“数据同步”，才能将识别到的敏感数据同步到数据地图组件（同步数据前需确保已在数据目录中完成元数据采集任务，否则会同步失败）。
本开发场景中，DataArts Studio、OBS和DLI服务均会产生相关费用。在使用过程中，如果您额外进行了通知配置，可能还会产生以下相关服务的费用： SMN服务：如果您在使用DataArts Studio各组件过程中开启了消息通知功能，则会产生消息通知服务费用，收费标准请参见SMN价格详情。 在场景开发完成后，如果您不再使用DataArts
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"]
DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，分别为数据战略，数据治理，数据架构，数据标准，数据质量，数据安全，数据应用，以及数据生存周期；并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（445项指标）的制定。 该标准适用于信息系统的建设单位，应
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