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合理配置基线承诺时间和预警余量 本章节介绍如何合理的配置基线承诺时间和预警余量。 基线运维能够及时捕捉导致任务无法按时完成的异常情况并提前预警，保障复杂依赖场景下重要数据能在预期时间内顺利产出。 基线承诺时间是任务运行成功的最晚时间点。即面向数据应用，任务承诺在该时间点前完成。如果希望为运维人员预留一定的时间处理异常
创建数据连接需要注意哪些事项？ RDS数据连接方式依赖于OBS。如果没有与DataArts Studio同区域的OBS，则不支持RDS数据连接。 主机连接当前仅支持Linux系统主机。 当所连接的数据湖发生变化（如MRS集群扩容等情况）时，您需要重新编辑并保存该连接。 数据连接中的数据湖认证信息如果发生变化
配置默认项 本章节主要介绍默认项的配置。当前只有具备 Administrator或Tenant Administrator账号权限的用户才有默认配置项的相关操作权限。 使用场景 当某参数被多个作业调用时，可将此参数提取出来作为默认配置项，无需每个作业都配置该参数。 表1 配置项列表
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
管理脱敏算法 为了方便对数据进行脱敏，在创建脱敏策略前，需要您准备好脱敏算法。当前系统已内置20+脱敏算法，如果内置算法可以满足您的需求，您需要提前配置对应算法参数；否则，您可以新建脱敏算法。 本章主要介绍内置脱敏算法，和如何新建脱敏算法。 约束与限制 新建随机脱敏或字符替换类型的脱敏算法时
数据目录如何可视化展示数据血缘？ 数据血缘在数据目录中展示，首先要完成元数据采集任务，其次数据开发作业中要包含支持自动血缘解析的节点类型和场景，或者在作业节点中已自定义血缘关系的输入表和输出表。当存在运行成功的数据开发作业调度任务时，系统会生成作业中的血缘关系，并在数据目录中进行可视化展示
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
产品功能 数据集成：多种方式异构数据源高效接入 数据集成提供30+同构/异构数据源之间数据集成的功能，帮助您实现数据自由流动。支持自建和云上的文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源。 数据集成基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，支持用户稳定高效地对海量数据进行移动
使用API时，每个子域名每天可以访问多少次？ 每个子域名的访问次数限制与API发布到的目标有关。 共享版默认发布到API网关共享版。发布成功后，您可以在API网关服务共享版控制台上查看所发布的API。 系统为API网关共享版的默认分组自动分配一个内部测试用的调试域名，此调试域名唯一且不可更改
配置调度身份 数据开发模块的作业执行中会遇到如下问题： 数据开发模块的作业执行机制是以启动作业的用户身份执行该作业。对于按照周期调度方式执行的作业，当启动该作业的IAM账号在调度周期内被停用或删除后，系统无法获取用户身份认证信息，导致作业执行失败。 如果作业被低权限的用户启动，也会因为权限不足导致作业执行失败
配置互斥 通过配置互斥组，可以避免多个作业去并发的运行。配置好互斥组以后，本次设置将在作业的下一个调度周期生效。 互斥组配置完成后，在同一个互斥组内的作业，只能有一个作业是运行中，其他作业生成实例后则处于等待运行中。当运行中的作业运行完（包括执行成功、执行失败、取消）或者停止调度后
数据架构概述 模型设计方法概述 根据业务需求抽取信息的主要特征，模拟和抽象出一个能够反映业务信息（对象）之间关联关系的模型，即数据模型。数据模型也是可视化的展现企业内部信息如何组织的蓝图。数据模型应满足三方面要求：能比较真实地模拟业务（场景）；容易被人所理解；便于在IT系统中实现。
元数据简介 按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据
部署者操作 部署者作为管理开发任务上线的人员，需要审批待发布任务，相关操作如下文所示。 部署者审批开发者提交的发布任务，审批通过后才能将修改后的作业同步到生产环境。 在企业模式中，开发者提交脚本或作业版本后，系统会对应产生发布任务。开发者确认发包后，需要部署者审批通过，才能将修改后的作业同步到生产环境
DCMM标准模型与等级 评估内容与等级 DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，分别为数据战略，数据治理，数据架构，数据标准，数据质量，数据安全，数据应用，以及数据生存周期；并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标
解决方案 背景信息 解决方案定位于为用户提供便捷的、系统的方式管理作业，更好地实现业务需求和目标。每个解决方案可以包含一个或多个业务相关的作业，一个作业可以被多个解决方案复用。 数据开发模块目前支持处理以下几种方式的解决方案。 新建解决方案 编辑解决方案 导出解决方案 导入解决方案
补数据监控 在数据开发模块控制台的左侧导航栏，选择“运维调度 > 补数据监控”，进入补数据的任务监控页面。 用户可以在图1的页面中，查看补数据的任务状态、业务日期、并行周期数、补数据作业名称、创建人、创建时间以及停止运行中的任务。系统支持按补数据名称、创建人、日期和状态进行筛选。
配置调度日历 作业调度支持按照日历配置自定义工作日期进行周期调度。 调度日历配置完成后，在作业开发界面，在“调度配置”页签，选择周期调度，选择调度日历，即可按照调度日历所定义的工作日期进行调度。如果作业不在日历范围内是空跑，在日历范围内是正常执行。 使用调度日历功能后，在作业正常调度和补数据时
开发实时处理单任务MRS Flink Jar作业 前提条件 参见新建作业创建一个实时处理的单任务Flink Jar作业。 配置MRS Flink Jar作业 表1 配置MRS Flink Jar作业属性参数 参数 是否必选 说明 Flink作业名称 是 输入Flink作业名称。 系统支持
管理动态水印策略 动态水印指在数据的访问过程中，动态地在数据的查询访问请求返回结果集中注入水印的方式。本章主要介绍如何实现数据开发动态水印功能，最终在数据开发组件中转储或下载敏感数据时，系统动态注入数据水印。 在数据安全组件开启数据开发动态水印功能并创建动态水印策略后，当策略中指定的用户组或角色在数据开发组件中转储或下载敏感数据时
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