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配置DLI目的端参数 作业中目的连接为DLI连接时，即将数据导入到数据湖探索服务（DLI）时，目的端作业参数如表1所示。 使用CDM服务迁移数据到DLI时，DLI要在OBS的dli-trans*内部临时桶生成数据文件，因此在需要赋予DLI连接中使用AK/SK所在用户对dli-tr
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
步骤1：数据准备 使用DataArts Studio前的准备 如果您是第一次使用DataArts Studio，请参考购买并配置DataArts Studio章节完成注册华为账号、购买DataArts Studio实例（DataArts Studio企业版）、创建工作空间等一系列
批量血缘(邀测) 功能介绍 批量血缘接口，一次性获取所有作业算子的血缘。该接口功能处于邀测阶段，后续将随功能公测将逐步开放。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/datamap/lineage/bulk 表1 路径参数 参数 是否必选
s加密类型”应为“aes256-sha1,aes128-sha1”。 127.0.0.1 认证类型 访问MRS的认证类型： SIMPLE：非安全模式选择Simple鉴权。 KERBEROS：安全模式选择Kerberos鉴权。 SIMPLE Hive版本 Hive的版本。根据服务端Hive版本设置。
查询作业 功能介绍 查询作业接口。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/cdm/job/{job_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
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
在下拉框中选择数据监控责任人。该责任人为质量规则实施责任人，可以手动输入名字或直接选择已有的责任人。 标准层级 global：全局级别。 domain：非全局级别。 用户自定义字段 该配置项是在DataArts Studio数据架构的“配置中心 > 标准模板管理”中添加的自定义项。您可以根据实
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，
数据架构使用流程 DataArts Studio数据架构的流程如下： 图1 数据架构流程 准备工作： 添加审核人：在数据架构中，业务流程中的步骤都需要经过审批，因此，需要先添加审核人。只有工作空间管理员角色的用户才具有添加审核人的权限。 管理配置中心：数据架构中提供了丰富的自定义
"task" : { "id" : "2c9080047f1b1185017f1ef6ad0500ac", "name" : "rdsCreateBackupJob" }, "datastore" : { "type" : "cdm", "version"
配置Hive目的端参数 作业中目的连接为Hive连接时，目的端作业参数如表1所示。 表1 Hive作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 输入或选择写入数据的数据库名称。单击输入框后面的按钮可进入数据库选择界面。 default 表名 输入或选择写入数据的目标
入门实践 当您参考购买并配置DataArts Studio章节完成注册华为账号、购买DataArts Studio实例（DataArts Studio企业版）、创建工作空间等一系列操作后，可以根据自身的业务需求使用DataArts Studio提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践
DataArts Studio使用流程 数据治理中心DataArts Studio是具有数据全生命周期管理、智能数据管理能力的一站式治理运营平台，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除
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
修改作业 功能介绍 修改作业接口。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/cdm/job/{job_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
//request.addHeader("x-stage", "publish_env_name"); //如果API发布到非RELEASE环境，需要增加自定义的环境名称 request.setBody("demo"); } catch
object value，统一的返回结果的外层数据结构。 表6 value 参数 参数类型 描述 total Integer 总量。 records Array of ConditionVO objects ConditionVO信息。 表7 ConditionVO 参数 参数类型 描述
根据已配置的日历信息，选择所需的调度日历。系统默认不使用调度日历。配置调度日历的操作请参见配置调度日历。 使用按日历进行自定义工作日期进行周期调度，如果非工作日，作业会进行空跑。例如作业周期调度、补数据。 配置好的调度日历，如果工作日期进行变更，已经在执行的作业实例无法生效，还没生成的作业实例可以立即生效。
开发一个Python作业 本章节介绍如何在数据开发模块上开发并执行Python作业示例。 环境准备 已开通弹性云服务器，并创建ECS，ECS主机名为“ecs-dgc”。 本示例主机选择“CentOS 8.0 64bit with ARM(40GB)”的公共镜像，并且使用ECS自带
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