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创建当前工作空间下的数据标准模板自定义项。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/design/standards/templates 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。
build(); ListAllStandardsRequest request = new ListAllStandardsRequest(); try { ListAllStandardsResponse response = client
查看逆向维度表任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/dimension/database 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。
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_name String 数据连接名称，只读，创建和更新时无需填写。
查询当前工作空间下的数据标准模板。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/standards/templates 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。
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。
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
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。
补数据场景使用介绍 适用场景 在某项目搬迁场景下，当您需要补充以前时间段内的历史业务数据，需要查看历史数据的详细信息时，可以使用补数据特性。 补数据是指作业执行一个调度任务，在过去某一段时间里生成一系列的实例。用户可以通过补数据，修正历史中出现数据错误的作业实例，或者构建更多的作业记录以便调试程序等。
参考创建DataArts Studio数据连接。 网络准备 数据库部署在本地IDC 参考数据库部署在本地IDC进行网络准备。 数据库部署在其他云 参考数据库部署在其他云进行网络准备。 数据库部署在华为云 参考数据库部署在华为云进行网络准备。 父主题： 数据集成（实时作业）
MRS ClickHouse 功能 通过MRS ClickHouse节点执行数据开发模块中预先定义的ClickHouse SQL脚本。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS ClickHouse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
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"]
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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