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limit 10 图2 脚本（top_rating_movie） 关键参数说明： 数据连接：步骤4中创建的DWS数据连接。 数据库：步骤6中创建的数据库。 脚本调试无误后，单击“保存并提交版本”提交该脚本，脚本名称为“top_rating_movie”。在后续开发并调度作业引用该脚本。
是否支持批量调度作业？ 问题描述 CDM是否支持批量调度作业？ 解决方案 支持。 访问DataArts Studio服务的数据开发模块。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”，新建作业。 拖动多个CDM Job节点至画布，然后再编排作业。 父主题： 数据集成（CDM作业）
查看数据血缘 首先在数据目录组件完成元数据采集任务，当数据开发作业满足自动血缘解析要求或已手动配置血缘，然后成功完成作业调度后，则可以在数据目录模块可视化查看数据血缘关系。 约束限制 数据血缘关系更新依赖于作业调度，数据血缘关系是基于最新的作业调度实例产生的。 对于同一版本的数据开
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
String 工作空间id。 如果不设置该参数，默认查询default工作空间下的数据。 如果需要查询其他工作空间的数据，需要带上该消息头。 表3 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 jobList 是 列表数据结构 要导出的作业名称列表，一次最多支持导出100个作业。 exportDepend
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"]
代理方式：通过用户名、密码访问的方式提交。新建作业建议选择代理提交，可以避免权限问题导致的作业提交失败。 数据质量当前不支持MRS Hive组件的严格模式。 数据库 选择配置的数据质量规则所应用到的数据库。 说明： 数据库基于已建立的数据连接。 当“规则类型”选择“库级规则”或“表级规则”，数据对象选择对应的数据库即可。
是否支持批量创建作业？ 问题描述 CDM是否支持批量创建作业？ 解决方案 CDM可以通过批量导入的功能，实现批量创建作业，方法如下： 手动创建一个作业。 导出作业，将作业的JSON文件保存到本地。 编辑JSON文件，参考该作业的配置，在JSON文件中批量复制出更多作业。 将JSO
内作业，按组批量启动作业依然会将组内作业运行，因此在用户隔离场景不建议使用按组批量启动作业功能。 批量运行作业 勾选一个或多个作业后，单击“运行”可批量启动作业。 批量删除作业 勾选一个或多个作业后，单击“删除”可批量删除作业。 批量导出作业 单击“导出”，弹出批量导出页面，如图1。
当“规则类型”选择“自定义规则”，数据对象选择对应的数据库即可。 数据对象 在来源对象选择的数据表将和右侧目的对象的数据表做结果比较。选择配置的数据对账规则所应用到的表。 说明： 数据表与数据库强相关，基于已选择的数据库。数据库基于已建立的数据连接。 SQL 当“规则类型”选择“
RDS数据连接参数说明 RDS数据连接支持连接MySQL、PostgreSQL、SQL Server等数据库。 表1 RDS数据连接 参数 是否必选 说明 数据连接类型 是 RDS连接固定选择为RDS。 数据连接名称 是 数据连接的名称，只能包含字母、数字、下划线和中划线，且长度不超过100个字符。
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"]
开放功能和数据。 相对于数据共享交换或其他数据开放形式，使用数据服务进行数据开放具备如下优势： 统一接口标准，减少上层应用对接工作量。 将数据逻辑沉淀至数据平台，实现应用逻辑与数据逻辑解耦，在减少数据模型的重复开发的同时，避免数据逻辑调整带来的“散弹式修改”。 将数据逻辑相关的存
8192 数据缓存队列条数，默认为8192，当源表中单条数据过大时（如1MB），缓存过多数据会导致内存溢出，可以考虑减小该值。 debezium.max.queue.size.in.bytes int 0 数据缓存队列大小，默认为0，即表示缓存队列不考虑数据大小，只按照数据条数计算。在debezium
数据权限简介 为确保数据使用安全可控，使用数据表需要先申请权限。 数据权限模块为用户提供便捷的权限管控能力，提供可视化申请审批流程，并可以进行权限的审计和管理。提高数据安全的同时，还可以方便用户进行数据权限管控。 数据权限模块包含数据目录权限、数据表权限和审批中心三大子模块。具备的功能如下所示：
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"]
据质量会对数据进行校验，并阻塞生产链路，以避免问题数据污染扩散。同时，数据质量提供了历史校验结果的管理，以便您对数据质量分析和定级。 另外，数据质量监控DQC支持根据数据架构中的数据标准，自动生成标准化的质量规则，并进行周期性的监控。 数据质量监控主界面包括以下功能模块。 功能 说明
第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据
数据安全简介 在已上线数据安全组件的区域，数据安全功能已由数据安全组件提供，不再作为数据目录组件能力。 数据安全组件当前在华东-上海一、华东-上海二、华北-乌兰察布一、华北-北京四、华南-广州和西南-贵阳一区域部署上线。 应用背景 数据安全为数据湖提供数据生命周期内统一的数据使用
导入开始前 导入数据前，选择是否清除目的表的数据： 不清除：写入数据前不清除目标表中数据，数据追加写入。 清除全部数据：写入数据前会清除目标表中数据。 清除部分数据：需要配置“where条件”参数，CDM根据条件选择性删除目标表的数据。 清除部分数据 约束冲突处理 导入数据到云数据库 My
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