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步。 说明： 如果配置了时间宏变量，通过DataArts Studio数据开发调度CDM迁移作业时，系统会将时间宏变量替换为“数据开发作业计划启动时间-偏移量”，而不是“CDM作业实际启动时间-偏移量”。 TBL_E 读取方式 包括HDFS和JDBC两种读取方式。默认为HDFS方
DataArts Studio已经支持删除工作空间。 为避免误删除导致的业务受损，删除工作空间需要DAYU Administrator或Tenant Administrator账号才能操作，且删除工作空间的前提是各组件内已无业务资源，各组件校验的资源如下： 管理中心组件：数据连接。 数据集成组件：数据集成集群。
系。 元数据管理 元数据管理模块是数据湖治理的基石，支持创建自定义策略的采集任务，可采集数据源中的技术元数据。支持自定义业务元模型，批量导入业务元数据，关联业务和技术元数据、全链路的血缘管理和应用。 数据地图 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数
身份认证及访问控制相关工具平台，主要实现在数据全生命周期各环节中涉及的所有业务系统和管理平台的身份认证和权限管理。 监控审计相关工具平台接入业务系统和管理平台，实现对数据安全风险的实时监控，并能进行统一审计。 日志管理平台收集并分析所有业务系统和管理平台的日志，并统一日志规范以支持后续的风险分析和审计等工作。
节点执行失败后的操作： 终止后续节点执行计划：停止后续节点的运行，当前作业实例状态显示为“失败”。 终止当前作业执行计划：停止当前作业运行，当前作业实例状态显示为“失败”。 继续执行下一节点：忽略当前节点失败，当前作业实例状态显示为“忽略失败”。 挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行
准。数据质量要求各业务部门对相应数据领域的数据质量全权负责，按业务需求设计数据质量标准，制定数据质量管控目标，并遵循企业数据治理要求进行数据质量度量，制定符合各自业务情况的数据质量政策及数据质量相关的改进计划，持续进行数据质量管控。 数据资产 数据资产包括业务资产、技术资产、指标
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： 图1
自然周期调度 解释说明 DataArts Studio支持自然周期的调度方式。通过各个节点的调度依赖配置结果，有序的运行业务流程中各个节点，保障业务数据有效、适时地产出。 调度依赖就是节点间的上下游依赖关系，在DataArts Studio中，上游任务节点运行完成且运行成功，下游任务节点才会开始运行。
DataArts Studio是否支持版本升级？ 支持。如果您的业务量不断增长，已购版本无法满足您的业务需求，建议您升级版本。 您可以登录DataArts Studio控制台，找到需要升级的DataArts Studio实例卡片，单击“升级”，然后根据页面提示购买更高规格的套餐。
getParam("test")} String getPlanTime(String pattern) 获取指定pattern的计划时间字符串，pattern为日期、时间模式，请参考日期和时间模式。 获取作业调度计划时间，具体到毫秒： #{Job.getPlanTime("yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS")}
节点执行失败后的操作： 终止后续节点执行计划：停止后续节点的运行，当前作业实例状态显示为“失败”。 终止当前作业执行计划：停止当前作业运行，当前作业实例状态显示为“失败”。 继续执行下一节点：忽略当前节点失败，当前作业实例状态显示为“忽略失败”。 挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行
节点执行失败后的操作： 终止后续节点执行计划：停止后续节点的运行，当前作业实例状态显示为“失败”。 终止当前作业执行计划：停止当前作业运行，当前作业实例状态显示为“失败”。 继续执行下一节点：忽略当前节点失败，当前作业实例状态显示为“忽略失败”。 挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行
迁。 当前管理中心支持搬迁的数据目录数据包含分类、标签、采集任务，数据目录中的业务资产、技术资产、指标资产均不支持直接导入导出。 您可以通过导入管理中心和数据架构数据，并运行新导入的采集任务重新生成业务资产、技术资产、指标资产。 父主题： DataArts Studio配置数据搬迁实践
配置模板 本章节主要介绍如何创建并使用模板。用户在编写业务代码时，对于重复的业务逻辑，可以直接引用SQL模板，同时在配置作业运行参数的时候，可以直接使用作业参数模板，不用再进行重复配置。 约束限制 该功能适用于以下场景： Flink SQL脚本可以引用脚本模板。 在pipeline作业开发中，MRS
Studio配置数据搬迁简介 实例内的工作空间包含了完整的功能，工作空间的划分通常按照分子公司（集团、子公司、部门等）、业务领域（采购、生产、销售等）或者实施环境（开发、测试、生产等），没有特定的划分要求。 随着业务的不断发展，您可能进行了更细致的工作空间划分。这种情况下，您可以参考本文档，将原有工作空间的
数据质量模块支持对业务指标和数据质量进行监控，数据质量可检验，帮助用户及时发现数据质量问题。 已发布区域：全部 业务指标监控 数据质量监控 业务指标监控 业务指标监控是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。
数据质量配置数据搬迁 数据质量数据搬迁依赖于数据质量监控的规则模板、质量作业、对账作业导入导出功能。 约束与限制 已完成管理中心数据搬迁。 业务指标监控中的指标、规则、业务场景等数据均不支持导入导出，如有涉及，请您进行手动配置同步。 系统支持将自定义的规则模板批量导出，一次最多可导出200个规则模板。
数据服务API编排是指将已经开发好的服务API接口，在无需编写复杂代码的情况下，根据特定的业务逻辑和流程进行可视化的重组和重构，从而实现在不影响原生接口的前提下进行简便的二次开发。API编排为您提供拖拽式、可视化的API工作流程编排能力，您可以按照业务逻辑，以串行、并行等结构组合多个API为工作流，然后通过入口
中英文名称编码组成，由可枚举数据构成，存储枚举数据名称与编码的映射关系。码表的作用主要有： 在数据清洗中用于标准化业务数据以及补充映射字段。 在质量监控中用于监控业务数据的值域范围。 在维度建模中可以引申为枚举维度。 新建码表并发布 手动新建码表，完成新建后可以参考填写数值到码表中添加码表记录。
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
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