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配置API请求中的参数，包含资源路径中的动态参数，请求URI中的查询参数和Header参数。 以配置资源路径中的动态参数为例进行说明，例如资源路径（请求Path）设置为： /v2/{project_id}/streams，资源路径中的{project_id}为动态参数，需要在此进行配置。 单
建目录，如/dir/a/，默认在根目录/。 processType 是 String 作业类型: REAL_TIME ：实时处理 BATCH：批处理 id 否 Long 作业Id。用户查询作业时使用。 createTime 否 Long 作业创建时间。 downstreamJobs
件的API Explorer接口和SDK代码，请在“云数据迁移CDM”服务下获取。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码，如图1所示。
null, "operation_status" : "SUCCESS", "operation_type" : "BATCH_CREATE", "biz_info" : null, "create_by" : "test_uesr",
配置数据入湖检测规则（高级特性） 数据入湖检测规则可用于如下场景的实时敏感信息检测： 数据集成（离线作业）进行表数据迁移时的“敏感数据检测”，详见配置离线处理集成作业。 数据开发导入数据文件时的敏感数据自动实时检测。 数据安全敏感数据发现中的文件敏感数据实时检测，详见检测文件敏感数据（高级特性）。
计划、有主题的定期开展数据安全技能培训，夯实理论知识。另一方面，通过开展数据安全攻防对抗等实战演练，将以教学为主的静态培训转为以实践为主的动态培训，提高人员参与积极性，有助于理论向实践转化，切实提高人员数据安全技能。 父主题： 数据安全能力成熟度模型DSMM
制台”，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 创建一个批处理的Pipeline作业并进入作业配置页面。 选择Data_Quality_Monitor数据质量监控算子，将该节点拖入空白页面。并配置节点属性参数。
作业列表，请参见jobs数据结构说明。 表4 Job 参数 是否必选 参数类型 描述 job_type 是 String 作业类型： NORMAL_JOB：表/文件迁移。 BATCH_JOB：整库迁移。 SCENARIO_JOB：场景迁移。 from-connector-name 是 String 源端连接类型，对应的连接参数如下：
作业列表，请参见jobs数据结构说明。 表4 Job 参数 是否必选 参数类型 描述 job_type 是 String 作业类型： NORMAL_JOB：表/文件迁移。 BATCH_JOB：整库迁移。 SCENARIO_JOB：场景迁移。 from-connector-name 是 String 源端连接类型，对应的连接参数如下：
管理脱敏策略 在实际生产中，会存在数据分析部门需要对数据进行数据分析，数据中存在敏感信息，但又不得不开放权限。此时就可以建立脱敏策略并对敏感数据进行脱敏，在满足业务需要的同时保证了数据的真实性不被泄露。 本章主要介绍如何创建脱敏策略。此处的脱敏策略仅适用于静态脱敏任务。 前提条件
target_model_id="1234524753512017920" ) response = client.batch_create_design_table_models_from_logic(request) print(response)
时间限定生成使用动态表达式：开关打开后，则使用动态时间表达式；如开关关闭，则默认使用原有的静态时间表达式。例如时间限定设置为最近30天：如果使用静态表达式，如果当前为9月，生成的最近30天的数据就是8月，即使当前到了10月，生成的数据还是8月，不能自动更新；如果使用动态表达式，当前到
表4 Job 参数 是否必选 参数类型 描述 job_type 是 String 作业类型： NORMAL_JOB：表/文件迁移。 BATCH_JOB：整库迁移。 SCENARIO_JOB：场景迁移。 from-connector-name 是 String 源端连接类型，对应的连接参数如下：
compaction作业执行失败。 创建Spark SQL周期性Compaction任务。 前往DataArts Studio数据开发界面，参考《开发批处理单任务SQL作业》创建Spark SQL作业。 图2 创建Spark SQL单任务作业 配置与Hudi相对应的Spark数据连接，并选中需要操作Hudi表对应的数据库。
如果实例的计划执行时间，是日历中的非工作日，则实例空跑。 约束限制 按照日历配置自定义工作日期进行调度，不支持于实时处理作业，只支持批处理作业。 配置方法 参考访问DataArts Studio实例控制台，登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts S
pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 MapReduce服务（MRS
enabled（启用AQE，使Spark能够根据正在处理的数据的特征动态优化查询的执行计划，可以通过减少需要处理的数据量来提高性能。） spark.sql.adaptive.join.enabled（启用AQE用于连接操作，可以通过根据正在处理的数据动态选择最佳连接算法来提高性能。） spark.sql
API创建数据迁移作业？ 如何将云下内网或第三方云上的私网与CDM连通？ CDM是否支持参数或者变量？ CDM迁移作业的抽取并发数应该如何设置？ CDM是否支持动态数据实时迁移功能？ CDM是否支持集群关机功能？ 如何使用表达式方式获取当前时间？ 日志提示解析日期格式失败时怎么处理？ 字段映射界面无法显示所有列怎么处理？
图5 作业 在弹出弹框中输入“作业名称”如demo_taxi_trip_data，“作业类型”选择“批处理”，其他参数保留默认值，单击“确定”完成批作业创建。 图6 新建批处理作业 如下图所示，编排批作业。 图7 编排作业 每个节点配置如下： source_sdi节点：为CDM
是变量。例如“input_time”=“${timestamp()}”用来标识当前时间的时间戳。 表达式 您可以使用表达式语言根据运行环境动态生成参数值。表达式的语法：#{expr}，其中“expr”指的是表达式。例如“time”=“#{DateUtil.now()}”用来标识当前日期字符串。
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