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Microsoft SQL Server PostgreSQL 支持从云端的数据库服务导出数据。 这些非云服务的数据库，既可以是用户在本地数据中心自建的数据库，也可以是用户在ECS上部署的，还可以是第三方云上的数据库服务。 从这些数据源导出数据时，CDM使用JDBC接口抽取数据，源
实时集成作业监控提供了对实时处理集成作业的状态进行监控的能力。 实时处理集成作业处理实时的连续数据，主要用于实时性要求高的场景。实时作业是由一个或多个节点组成的流水线，每个节点配置独立的、节点级别的调度策略，而且节点启动的任务可以永不下线。在实时作业里，带箭头的连线仅代表业务上的关系，而非任务执行流程，更不是数据流。
请求消息的时间间隔，默认是0，不发送请求。然而ClientAliveInterval 300表示五分钟发送一次，然后客户端响应，这样就保持长连接了。ClientAliveCountMax的默认值3。ClientAliveCountMax表示服务器发出请求后客户端没有响应的次数达到
Studio服务的DLF组件提供了一站式的大数据协同开发平台，借助DLF的在线脚本编辑、周期调度CDM的迁移作业，也可以实现增量数据迁移。 这里以DWS导入到OBS为例，介绍DLF配合CDM实现增量迁移的流程： 获取CDM作业的JSON 修改JSON 创建DLF作业 获取CDM作业的JSON
Studio仅支持其中的IAM角色方式，不支持IAM策略。 IAM角色：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权。传统的IAM角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 I
指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。 业务指标用于指导技术指标，而技术指标是对业务指标的具体实现。 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。
配置PostgreSQL源端参数 支持从云端的数据库服务导出数据。 这些非云服务的数据库，既可以是用户在本地数据中心自建的数据库，也可以是用户在ECS上部署的，还可以是第三方云上的数据库服务。 表1 PostgreSQL作为源端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数
Kafka集群。Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
connection_id 否 String 转化后物理表所属的数据连接ID。 database 否 String 转化后物理表所属的数据库。 queue 否 String 转化后物理表所属的队列（仅DLI）。 schema 否 String 转化后物理表所属的schema（仅DWS和PostgreSQL）。
一对一依赖。 所以作业A与作业B的依赖情况为： 作业A在3点的实例，依赖作业B在0点的实例；作业A在6点的实例，依赖作业B在8点的实例；作业A在8点的实例，依赖作业B在 16点的实例。 规则二：自然天内，上下游任务数量不一致，下游任务运行当天生成的周期实例，将会根据就近原则挂载依
键字快速的选择所需要的基线保障作业名称。 用户可以对已选择的作业名称进行删除并重新添加。 说明： 选择作业名称时，建议选择业务流程最下游的节点任务，选择后，影响该节点数据产出的上游节点都将被纳入基线监控范围，不推荐将业务流程上所有的任务都添加到基线上。 优先级 设置基线的优先级，支持以下优先级：
rts Studio的权限体系进行权限管理；在CDM控制台购买的CDM集群，按照云数据迁移CDM服务的权限体系进行权限管理。 使用场景：在DataArts Studio控制台购买的CDM集群按工作空间隔离，需要在关联的工作空间使用；在CDM控制台购买的CDM集群，不支持DataArts
本入门示例以某电商商城的BI报表数据为例，分析用户和商品的各种数据特征。 为方便演示，本示例提供了用于模拟原始数据的部分数据。为了方便将源数据集成到云上，我们需要先将样例数据存储为CSV文件，将CSV文件上传至OBS服务中。 创建CSV文件（UTF-8无bom格式），文件名称为对应的数据表名，
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