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作业实例重跑参数，当重跑当前实例类型时，需要指定该参数的重跑信息，重跑当前作业及其上下游作业实例类型不需要指定该参数。 begin_time 否 Long 实例开始时间，当重跑当前作业及其上下游作业实例类型时，该参数有效。 end_time 否 Long 实例结束时间，当重跑当前作业及其上下游作业实例类型时，该参数有效。
重跑作业实例 功能介绍 重跑指定作业实例。只有作业实例的状态是成功、失败和取消，才能重跑作业实例。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。 URI URI格式 POST /v1/{project_id}/jobs/{job_name}/instan
月周期的作业依赖天周期的作业，为什么天周期作业还未跑完，月周期的作业已经开始运行？ 可能原因 月周期的作业依赖天周期的作业，依赖的是上个月的天周期作业是否全部运行完成，周期调度依赖原理的理解有误导致的。 如下图，月周期的作业依赖天周期的作业。为什么在天周期的作业还未跑完，月周期的作业已经开始运行？ 图1
重跑开始位置 选择作业实例重跑的开始位置。 从错误节点开始重跑：作业实例执行失败时，从实例执行失败的错误节点开始重跑。 从第一个节点开始重跑：从作业实例的第一个节点开始重跑。 从指定的节点开始重跑：从作业实例中指定的节点开始重跑。仅当“重跑类型”选择“重跑当前实例”时有此选项。 说明：
这种情况会影响后续作业，后续作业可能会挂起，继续执行或取消执行。 图1 作业依赖关系 这时请勿停止作业，您可以将失败的作业实例进行重跑，或者将异常的实例停止再重跑。失败实例成功后，后续作业会继续正常运行。如果不通过数据开发，手动将作业实例中的业务场景处理后，可以强制成功作业实例，后续作业也会继续正常运行。
调度周期 展示采集任务的调度周期。 开始时间 重跑采集任务的启动时间。 结束时间 重跑采集任务的结束时间。 运行时间 采集任务的运行时间。 操作 对被纳入监控的采集任务可进行如下操作： 重跑：实例状态为失败和成功状态的实例，支持重跑。 日志：查看实例日志。 说明： 单击“日志”，
是否支持增量迁移？ 问题描述 CDM是否支持增量迁移？ 解决方案 CDM支持增量数据迁移。 利用定时任务配置和时间宏变量函数等参数，可支持以下场景的增量数据迁移： 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 详情请参见增量迁移。 父主题： 数据集成（CDM作业）
手工重启需要选择“运维管理”，先单击对应作业操作栏中的“取消”，作业运行状态变更为“失败”，此时然后单击操作栏中的“重跑”即可完成作业重启。 图1 作业重跑 父主题： 数据质量
该指标用于统计该CDM实例中处于Waiting状态的抽取并发线程数。 单位：Count/个。 >=0 CDM集群实例 1分钟 disk_usage 磁盘利用率 该指标为从物理机层面采集的磁盘使用率，数据准确性低于从弹性云服务器内部采集的数据。 单位：%。 0.001%~90% CDM集群实例 1分钟
CDM有哪些优势？ 云数据迁移（Cloud Data Migration，简称CDM）服务基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，使用CDM迁移数据的优势如表1所示。 表1 CDM优势 优势项 用户自行开发 CDM 易使用 自行准备服务器资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。
大程度上要借助科技的手段，在业务数据的开发和利用基础上进行创新，数据为企业实施有效的创新提供了丰富强大的动力。 企业数据繁杂，无标准，质量低。 企业的IT系统经历了数据量高速膨胀的时期，这些海量的、分散在不同角落的数据导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度。企业无法从统一的业务
Studio数据集成模块中的CDM集群，执行自动实时监控、告警和通知操作。用户可以实时掌握集群运行中所产生的网络流入速率、网络流出速率、CPU使用率、内存使用率、磁盘利用率、失败作业率等信息。 关于DataArts Studio支持的监控指标，以及如何创建监控告警规则等内容，请参见查看监控指标。 父主题： 安全
回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。 表3 血缘关系 参数 说明 输入 新建 单击“新建”，在“类型”的下拉选项中选择要新建的类型。可以选择DWS，OBS，CSS，HIVE，CUSTOM和DLI类型。
Model）是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准，是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。
回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。 表3 血缘关系 参数 说明 输入 新建 单击“新建”，在“类型”的下拉选项中选择要新建的类型。可以选择DWS，OBS，CSS，HIVE，CUSTOM和DLI类型。
溯源数据水印 本章主要介绍如何利用泄露的数据文件进行水印溯源。 数据溯源主要用来对泄露数据进行快速溯源。通过对泄露数据文件的完整度和水印信息痕迹来检测水印是否存在，快速识别水印标记信息，从而对安全事件精准定位追责。 前提条件 用户获得泄露的数据文件后，生成字符分隔值（Comma-Separated
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，实现不停服数据迁移，快速构建所需的数据架构。 图1 数据集成 数据集成提供全向导式任
逻辑模型 逻辑模型是利用实体及相互之间的关系，准确描述业务规则的实体关系图。逻辑模型要保证业务所需数据结构的正确性及一致性，使用一系列标准的规则将各种对象的特征体现出来，并对各实体之间的关系进行准确定义。 同时，逻辑模型也为构建物理模型提供了有力的参考依据，并支持转换为物理模型，
两个层面的数据治理度量评估工具 通过年度的整体数据治理成熟度评估，了解各维度数据治理现状，并制定可操作性目标，分析差距，制定切实可行的计划，在推进落实计划的过程中，利用季度性实施的数据治理评分卡，针对性地监测度量各业务/IT部门的数据治理情况，持续推进各部门的数据治理水平提升，进而提高整体数据治理成熟度。
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 数据治理工作组织 父主题： 数据治理组织架构
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