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开发实时处理单任务DLI Spark作业 前提条件 参见新建作业创建一个实时处理的单任务DLI Spark作业。 配置DLI Spark作业 表1 配置属性参数 参数 是否必选 说明 作业名称 是 输入DLI Spark作业名称。 作业名称只能包含英文字母、数字、下划线和中划线，且长度为1~64个字符。
批作业监控 批作业监控提供了对批处理作业的状态进行监控的能力。 批处理作业支持作业级别的调度计划，可以定期处理批量数据，主要用于实时性要求低的场景。批作业是由一个或多个节点组成的流水线，以流水线作为一个整体被调度。被调度触发后，任务执行一段时间必须结束，即任务不能无限时间持续运行。
查询作业详情 功能介绍 此接口可以查询指定DLF作业定义。 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 GET /v1/{project_id}/jobs/{job_name}?version={version} 参数说明 参数名 是否必选
修改作业 功能介绍 此接口可以对一个作业进行编辑。 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 PUT /v1/{project_id}/jobs/{job_name} 参数说明 表1 URI参数说明 参数名 是否必选 参数类型 说明
创建作业 功能介绍 此接口可以创建一个新作业，作业由一个或多个相互依赖的节点构成，支持Hive SQL、CDM Job等节点。DLF有两类型作业：批处理作业和实时作业。 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 /v1/{project_id}/jobs
开发SQL脚本 数据开发支持对SQL脚本进行在线开发、调试和执行，开发完成的脚本可以在作业中调度运行（请参见开发Pipeline作业）。 数据开发模块支持如下类型SQL脚本。而不同数据源的SQL语法有所差异，开发SQL语句前请预先了解各数据源的语法规则。 DLI SQL脚本：请参见SQL语法参考。
步骤5：数据架构设计 DataArts Studio数据架构以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 DataArts Studio数据架构建议的数据分层如下： SDI (Source
支持的数据类型 配置字段映射时，数据源支持的数据类型请参见表1，以确保数据完整导入到目的端。 表1 支持的数据类型 数据连接类型 数据类型说明 MySQL 请参见MySQL数据库迁移时支持的数据类型。 SQL Server 请参见SQL Server数据库迁移时支持的数据类型。 Oracle
数据架构示例 DataArts Studio数据架构以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 本章节操作场景如下： 对MRS Hive数据湖中的出租车出行数据进行数据模型设计。
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