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不支持ZK开启SSL场景。
DWS/Hive/HBase数据连接无法获取数据库或表的信息怎么办？ 为什么在创建数据连接的界面上MRS Hive/HBase集群不显示？ DWS数据连接开启SSL时测试连接失败怎么办？ 一个空间可以创建同一数据源的多个连接吗？ 连接方式应该选择API连接还是代理连接？
如何查看表行数和库大小 在数据治理流程中，我们常常需要统计数据表行数或数据库的大小。
前提条件 已创建数据库及DWS数据库模式，请参见新建数据库和（可选）新建数据库模式。 已在数据开发模块中创建与数据表类型匹配的数据连接，请参见新建数据连接。
配置数据血缘 DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不支持自动血缘解析的场景下，再手动配置血缘关系。 自动血缘解析，是由系统解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节点后自动产生的
启用细粒度认证后，在数据开发组件选择数据库时报错“Failed to obtain the database”怎么办？ 为什么权限同步到DLI中，会提示权限不够？
定义识别规则 您可以通过定义敏感数据识别规则，来有效识别数据库内的敏感数据字段。 值得注意的是，数据密级、数据分类和识别规则，均为DataArts Studio实例级别配置，各工作空间之间数据互通。这样在数据地图组件中，就可以根据一套标准的分级分类管理对数据进行统一管理。
以sysdba身份登录Oracle数据库。 执行SQL命令ARCHIVE LOG LIST查询当前数据库的归档状态，如下结果为未开启日志归档。
数据目录API 业务资产接口 指标资产接口 统计资产接口 资产管理接口 资产分类接口 资产分级接口 资产信息 血缘信息 元数据采集任务接口 数据地图接口 标签接口
新建数据密级 本章主要介绍数据密级管理，包括密级的创建、删除和调整优先级。 只有在创建密级之后，您才可以创建数据分类，进而创建脱敏策略进行数据脱敏。 前提条件 无。 进入数据密级管理页面 在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“
利用定时任务配置和时间宏变量函数等参数，可支持以下场景的增量数据迁移： 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 详情请参见增量迁移。 父主题： 数据集成（CDM作业）
数据集成支持的功能主要有： 表/文件/整库迁移 支持批量迁移表或者文件，还支持同构/异构数据库之间整库迁移，一个作业即可迁移几百张表。 增量数据迁移 支持文件增量迁移、关系型数据库增量迁移、HBase增量迁移，以及使用Where条件配合时间变量函数实现增量数据迁移。
记录数据迁移入库时间 CDM在创建表/文件迁移的作业，支持连接器源端为关系型数据库时，在表字段映射中使用时间宏变量增加入库时间字段，用以记录关系型数据库的入库时间等用途。 前提条件 已创建连接器源端为关系型数据库，以及目的端数据连接。 目的端数据表中已有时间日期字段或时间戳字段。
记录数据迁移入库时间 CDM在创建表/文件迁移的作业，支持连接器源端为关系型数据库时，在表字段映射中使用时间宏变量增加入库时间字段，用以记录关系型数据库的入库时间等用途。 前提条件 已创建连接器源端为关系型数据库，以及目的端数据连接。 目的端数据表中已有时间日期字段或时间戳字段。
配置Oracle目的端参数 作业中目的连接为Oracle数据库连接时，目的端作业参数如表1所示。 表1 Oracle作为目的端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 模式或表空间 待写入数据的数据库名称，支持自动创建Schema。
数据服务 数据服务SDK支持的语言？ 创建API时提示代理调用失败，怎么办？ 数据服务API接口，访问“测试APP”，填写了相关参数，但是后台报错要怎么处理？ 使用API时，每个子域名每天可以访问多少次？ 数据服务专享版集群正式商用后，如何继续使用公测期间创建的数据服务专享版集群和
数据服务 数据服务简介 共享版与专享版数据服务的对比 开发数据服务API 调用数据服务API 查看API访问日志 配置数据服务审核中心
说明： 该参数支持配置通配符（*），实现导出以某一前缀开头或者以某一后缀结尾的所有数据库。例如： SCHEMA*表示导出所有以“SCHEMA”开头的数据库。 *SCHEMA表示导出所有以“SCHEMA”结尾的数据库。
*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，您需要设置选择表的方式，当前支持手动筛选、通配符匹配和全部三种方式。
数据治理组织职责 在战略层面，由数据治理Sponsor和各部门负责人组成的数据治理领导组制定数据治理的战略方向，以构建数据文化和氛围为纲，整体负责数据治理工作的开展、政策的推广和执行，并作为数据治理问题的最终决策组织解决争议，监控和监督数据治理工作的绩效，并确保数据治理工作预算支持
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