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swap_order_id String 同层排序，目标节点的ID，ID字符串。 id String 主题ID，ID字符串。 qualified_id String 认证ID，自动生成。 from_public Boolean 是否来自公共层。
枚举值： HASH: 对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column String DISTRIBUTE BY HASH column. alias
枚举值： HASH: 对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column String DISTRIBUTE BY HASH column. compression
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数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织
枚举值： HASH: 对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column 否 String DISTRIBUTE BY HASH column.
select ${str1} from data; 另外，对于MRS Spark SQL和MRS Hive SQL脚本的运行程序参数，除了在SQL脚本中参考语句“set hive.exec.parallel=true;”配置参数，也可以在对应作业节点属性的“运行程序参数”中配置该参数
数据治理实施方法论 数据治理实施方法论按照数据治理成熟度评估->评估现状、确定目标、分析差距->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。 图1 数据治理实施方法论 这也遵循了PDCA（Plan-Do-Check-Action）循环的科学程序，同时结合数据治理工作的特点设计了两个层面的度量评估
实时作业概述 DataArts Studio的Migration服务提供了实时数据同步功能，可将数据通过同步技术从一个数据源复制到其他数据源，并保持一致，实现关键业务数据的实时流动。 常用场景：实时分析，报表系统，数仓环境等。 同步特点：实时同步功能聚焦于表和数据，并满足多种灵活性的需求
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数据架构支持哪些数据建模方法？ 问题描述 数据架构的数据建模方法有哪些。 解决方案 DataArts Studio数据架构支持的建模方法有以下三种： 关系建模 关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据
如果测试未通过，请您查看作业节点的运行日志，进行定位处理。 测试运行类似于单次运行，会对数据进行真实迁移。 用户可以查看该作业的测试运行日志，单击“查看日志”可以进入查看日志界面查看日志的详细信息记录。
性能调优概述 实时处理集成作业各链路如果出现时延持续增长、反压高企或同步速率过慢（查看作业监控指标速率不符合实时集成作业提供的性能规格）等情况，需要考虑以下几点： 目的端写入过慢。 源端抽取过慢。 其他问题（请联系技术支持人员协助解决）。 因为目的端写入过慢会影响至源端，导致源端抽取速度下降
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上传增量数据 使用CDM将存量数据上传完后，单击该作业后的“编辑”，直接修改该作业。 保持作业基本参数不变，单击“下一步”修改任务参数，如图1所示。 图1 定时任务配置 勾选“是否定时执行”，配置定时任务： “重复周期”配置为1天。 “开始时间”配置为每天凌晨0点1分执行。 这样CDM
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关系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移，全量迁移完成之后，可以增量迁移指定时间段内的数据（例如每天晚上0点导出前一天新增的数据）。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景：源端为关系型数据库，目的端没有要求。 关键配置：Where子句+定时执行作业。 前提条件：数据表中有时间日期字段或时间戳字段
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