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参数原理：如果启用，在作业执行时CDM会自动创建临时表，先将数据导入到该临时表，导入成功后再通过数据库的事务模式将数据迁移到目标表中；导入失败则将目的表回滚到作业开始之前的状态。
原子指标：原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表，与多维模型所属的业务对象保持一致，与多维模型中的最细数据粒度保持一致。 原子指标中仅含有唯一度量以及与该度量相关的属性，旨在用于支撑指标的敏捷自助消费。
在配置依赖关系时，支持配置同周期的依赖和上一周期的依赖。 同周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之同周期依赖原理。 上一周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之上一周期依赖原理。
关键操作指导 增量迁移原理介绍 事务模式迁移 迁移文件时加解密 MD5校验文件一致性 字段转换器配置指导 新增字段操作指导 指定文件名迁移 正则表达式分隔半结构化文本 记录数据迁移入库时间 文件格式介绍 不支持数据类型转换规避指导 自动建表原理介绍 父主题： 数据集成（CDM作业）
通知管理 DataArts Studio使用消息通知服务（Simple Message Notification，简称SMN）依据用户的订阅需求主动推送通知消息，用户在作业运行异常或成功时能立即接收到通知。 管理通知 通知周期概览 终端订阅管理 父主题： 运维调度
迁移过程要求用户提供源端和目的端数据源的用户名和密码，这些信息将存储在CDM实例的数据库中。保护这些信息对于CDM安全至关重要。 图2 CDM迁移原理 父主题： 数据集成（CDM作业）
优化迁移性能 迁移作业原理 性能调优 参考：作业分片维度 参考：CDM性能实测数据 父主题： 数据集成（CDM作业）
数据迁移进阶实践 增量迁移原理介绍 时间宏变量使用解析 事务模式迁移 迁移文件时加解密 MD5校验文件一致性 字段转换器配置指导 新增字段操作指导 指定文件名迁移 正则表达式分隔半结构化文本 记录数据迁移入库时间 文件格式介绍 不支持数据类型转换规避指导
图1 离线处理集成作业迁移原理 操作视频 因不同版本操作界面可能存在差异，本视频仅供参考，具体以实际环境为准。 父主题： 数据集成（离线作业）
进入管理中心页面后，从浏览器地址栏中获取“instanceId”和“workspace”对应的值，即为DataArts Studio的实例ID和工作空间ID。 如图1所示，实例ID为6b88…2688，工作空间ID为1dd3bc…d93f0。
图2 作业依赖关系全景图 设置依赖作业后的作业运行原理 同周期依赖和跨周期依赖的作业运行原理有所差异。
定时任务功能原理：采用Java Quartz定时器，类似Cron表达式配置。对起始时间解析出分，小时，天，月。构造出cronb表达式。 以配置天调度为例：重复周期选择1天：若当前时间2022/10/14 12:00，配置起始时间为2022/10/14 00:00。
汇总表：汇总表是由一个特定的分析对象（如会员）及其相关的统计指标组成的。组成一个汇总逻辑表的统计指标都具有相同的统计粒度（如会员），汇总逻辑表面向用户提供了以统计粒度（如会员）为主题的所有统计数据（如会员主题集市）。
参考：作业分片维度 CDM在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。
ROMA FDI Job 功能 通过ROMA FDI Job节点执行一个预先定义的ROMA Connect数据集成任务，实现源端到目标端的数据集成转换。 原理 该节点方便用户启动或者查询FDI任务是否正在运行。
华为数据治理案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果
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
定时任务中，重复周期为1天，每天的凌晨0点执行定时任务。配置“Where子句”为time between ${timestamp(-1,DAY)} and ${timestamp()}，这样就可以在每天的凌晨0点导出前一天产生的所有数据。 其它的配置方式原理相同。
普通空间仅对本空间内创建的码表和目录有编辑权限，不支持对“公共层空间”的码表和其所属的目录进行操作，仅能查看引用。 图13 码表管理 编辑 在码表列表中，找到所需要的码表，单击其所在行的“编辑”，即可编辑指定的码表。
年度进行的整体数据治理成熟度评估，可以结合主观及客观调查度量，综合反映企业当前数据治理成熟度水平，帮助制定切实可行的数据治理整体目标。季度性实施的数据治理评分卡是一个重要的工具手段，从一些关键核心维度进行季度性迭代评分，持续促进所有部门数据治理工作的落实提升。
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