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工作区类型枚举。 枚举值: THIRD_NF: 关系建模 DIMENSION: 维度建模 biz_catalog_ids String 关联的业务分层的ID列表 {"l1Ids":[],"l2Ids":[],"l3Ids":[]}。 databases Array of strings
即yyyy-mm-ddTHH:MM:SSZ,如1970-01-01T00:00:00Z。 bizmetric_num Integer 拥有业务指标数量,前端不传。 children_num Integer 拥有子流程的数量,不包括子流程的子流程。 children Array of
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若产生的脏数据在阈值范围内,同步任务将忽略脏数据(即不会写入目标端),并正常执行。 若产生的脏数据超出阈值范围,同步任务将失败退出。 说明: 脏数据认定标准:脏数据是对业务没有意义,格式非法或者同步过程中出现问题的数据;单条数据写入目标数据源过程中发生了异常,则此条数据为脏数据。 因此只要是写入失败的数据均被归类于脏数据。
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若产生的脏数据在阈值范围内,同步任务将忽略脏数据(即不会写入目标端),并正常执行。 若产生的脏数据超出阈值范围,同步任务将失败退出。 说明: 脏数据认定标准:脏数据是对业务没有意义,格式非法或者同步过程中出现问题的数据;单条数据写入目标数据源过程中发生了异常,则此条数据为脏数据。 因此只要是写入失败的数据均被归类于脏数据。
即yyyy-mm-ddTHH:MM:SSZ,如1970-01-01T00:00:00Z。 bizmetric_num Integer 拥有业务指标数量,前端不传。 children_num Integer 拥有子流程的数量,不包括子流程的子流程。 children Array of
gent时,通过这些数据连接提交SQL脚本、Shell脚本、Python脚本等任务的同时运行上限为200,超出的任务将排队等待。建议您按照业务量情况规划多个Agent分担压力。 SSL加密 否 支持对RDS服务启用SSL加密传输。 数据源驱动配置 驱动程序名称 是 驱动程序名称:
ion参数增加到原始HTTP请求头内容中,请求将被发送给API网关,由API网关完成身份认证。身份认证通过后,该请求才会发送给后端服务进行业务处理。 父主题: 使用APP认证调用API
improvement_surcharge 改善附加费 17 total_amount 总车费 准备数据湖 在使用DataArts Studio前,您需要根据业务场景选择符合需求的云服务或数据库作为数据底座,由数据底座提供存储和计算的能力,DataArts Studio基于数据底座进行一站式数据开发、治理和服务。
工作区类型枚举。 枚举值: THIRD_NF: 关系建模 DIMENSION: 维度建模 biz_catalog_ids String 关联的业务分层的ID列表 {"l1Ids":[],"l2Ids":[],"l3Ids":[]}。 databases Array of strings
什么是数据血缘关系? 大数据时代,数据爆发性增长,海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息,通过联姻融合、转换变换、流转流通,又生成新的数据,汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通,到最终消亡,数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中类似的一种关
若产生的脏数据在阈值范围内,同步任务将忽略脏数据(即不会写入目标端),并正常执行。 若产生的脏数据超出阈值范围,同步任务将失败退出。 说明: 脏数据认定标准:脏数据是对业务没有意义,格式非法或者同步过程中出现问题的数据;单条数据写入目标数据源过程中发生了异常,则此条数据为脏数据。 因此只要是写入失败的数据均被归类于脏数据。
0.0.1,127.0.0.2,127.0.0.3。 填写单个IP,IP应为MRS集群管理面的浮动IP。 填写3个IP时,应填写MRS集群业务面的主节点IP、备节点IP和MRS集群管理面的浮动IP。 KMS密钥 是 通过KMS加密和解密用户密码和密钥对的密码,选择KMS中已创建的密钥。
gent时,通过这些数据连接提交SQL脚本、Shell脚本、Python脚本等任务的同时运行上限为200,超出的任务将排队等待。建议您按照业务量情况规划多个Agent分担压力。 SSL加密 否 支持对RDS服务启用SSL加密传输。 数据源驱动配置 驱动程序名称 是 驱动程序名称:
创建规则模板 功能介绍 创建规则模板。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/quality/rule-templates 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见项目ID和账号ID。
数据血缘方案简介 什么是数据血缘 大数据时代,数据爆发性增长,海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息,通过联姻融合、转换变换、流转流通,又生成新的数据,汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通,到最终消亡,数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中
数据血缘方案简介 什么是数据血缘 大数据时代,数据爆发性增长,海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息,通过联姻融合、转换变换、流转流通,又生成新的数据,汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通,到最终消亡,数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中