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型设计，智能化的帮助用户生成数据处理代码，数据处理全流程质量监控，异常事件实时通知。 丰富的数据开发类型 支持多人在线协作开发，脚本开发可支持SQL、Shell在线编辑、实时查询；作业开发可支持CDM、SQL、MRS、Shell、Spark等多种数据处理节点，提供丰富的调度配置策略与海量的作业调度能力。
单击数据库（或数据库和schema、命名空间）后的“设置”，设置采集任务扫描的数据库（或数据库和schema、命名空间）范围。当不进行设置时，默认选择该数据连接下的所有数据库（或数据库和schema、命名空间）。 单击数据表后的“设置”，设置采集任务扫描的数据表范围。当不进行设置时，默认选择数据库（或数
长度为1～128个字符。 图片路径 是 需要识别的图片在OBS上的路径。 识别类型 是 可识别的图片类型, 当前仅支持通用文字识别。可支持扫描文件、电子文档、书籍、票据和表单等多种场景的文字识别。 识别结果存储目录 是 指定识别结果存储的OBS目录。 表2 高级参数 参数 是否必选
"总行数", "空值率", "告警状态" ], "rows" : [ [ "postgres.public.test.name", "数据表空值扫描", "0.0", "5", "0", "0", "1.0", "false" ] ] } 状态码 状态码 描述 200 Success 400
"1047298515736334336", "scoring_weight" : 5, "rule_type_name" : "数据表空值扫描", "dimension_name" : "完整性", "sub_rule_instance_id" : "1047298617787944960"
其他参数保持默认即可。 规则模板： 模板名称：选择“表行数（DWS，HIVE，SparkSQL，ORACLE）”。 其他参数保持默认即可。 计算范围：选择“全表扫描”。 告警条件：非必填，保持默认即可。 图3 子作业规则配置 单击“下一步”，进入“告警配置”页面。 告警条件选择“子规则告警条件”，表达
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
了资源队列时，此处配置的资源队列为最高优先级。 SQL脚本 是 仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。 选择已创建的Spark Python脚本。 脚本参数 否 仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。 关联的Spark Python脚本中如果使用了参数，此处显示参数名称，请在参数名称后的输入框配置参数值。
配套的技术和工具。 图3 数据安全技术体系 其中基础通用技术工具为数据全生命周期的安全提供支撑： 数据分类分级相关工具平台主要实现数据资产扫描梳理、数据分类分级打标和数据分类分级管理等功能。 身份认证及访问控制相关工具平台，主要实现在数据全生命周期各环节中涉及的所有业务系统和管理平台的身份认证和权限管理。
支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 脚本开发 提供在线脚本编辑器，支持多人协作进行SQL、Shell、Python脚本在线代码开发和调测。 支持使用变量和函数。 作业开发 提供图形化设计器，支持拖拉拽方式快速构建数据处理工作流。
比较多的场景。 列模式：表的数据将以列式存储，适用于统计分析类查询（group、join多的场景），或者即席查询（查询条件不确定，行模式表扫描难以使用索引）的场景。 行模式 导入模式 导入数据到DWS时，用户可以指定导入模式： COPY模式，源数据经过管理节点后，复制到DWS的DataNode节点。
面进行选择，这里不再赘述。配置完成后单击“确定”。 已被绑定脱敏算法的分类规则不支持被重复绑定。 图1 新建脱敏 适配脱敏算法后，支持用户在线进行测试。输入测试数据，单击“测试”，在测试结果文本框中进行验证。 开启或关闭状态，只有启用状态下的脱敏策略才可生效。 查看数据脱敏效果 在DataArts
所选数据连接类型中已创建数据连接，支持从下拉列表中选择。 若未创建请参考创建DataArts Studio数据连接新建连接。 *数据库 呈现待扫描的数据库。单击数据库后的“设置”，设置待扫描的数据库范围。单击“清除”，可对已选择的数据库进行修改。 *数据表 对于DLI和DWS类型的敏感数据发现任务，您需要
ation，and Loading）操作。对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处理，在许多场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区
于一次全量写入场景。 微批模式为异步分批写入Hoodie，适用于对入库时间SLA要求较为严格的场景，以及对资源消耗较小，对MOR表存储类型在线进行压缩的场景。 说明： 运行-失败重试期间不允许修改此模式。 是 批次数据大小 “全量模式写Hoodie”设置为“否”时，使用微批模式呈现此参数。
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 脚本开发 提供在线脚本编辑器，支持多人协作进行SQL、Shell、Python脚本在线代码开发和调测。 支持使用变量。 作业开发 提供图形化设计器，支持拖拽式工作流开发，快速构建数据处理业务流水线。
则、跨源级规则等规则类型，如表1所示。 表1 系统内置的规则模板一览表 规则类型 维度 模板名称 适用引擎 说明 库级 完整性 数据库空值扫描 DLI、DWS、HIVE、SparkSQL、CLICKHOUSE、GBASE、ORACLE、RDS、DORIS 计算数据库每个表中每个字
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