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INT 用于存储有符号整数，精度为10，标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。
NUMERIC(M,D) NUMERIC(M,D) 与NUMERIC等效 REAL REAL 单精度浮点数（4字节） DOUBLE DOUBLE 即DOUBLE PRECISION，也可用没有精度的FLOAT表示，双精度浮点数（8字节） 位 BIT(M) BIT(M) BIT类型的数据必须准确匹配长度
数据开发的并行执行节点数是多少？ DataArts Studio的并行执行节点数与作业节点调度次数/天配额有关，对应关系如下表所示。 其中的作业节点调度次数/天配额可通过DataArts Studio实例卡片上的“更多 > 配额使用量”入口查看，其中的“作业节点调度次数/天”总量即为当前实例配额
数据开发可以创建多少个作业，作业中的节点数是否有限制？ 问题描述 数据开发中，该模块支持创建作业数量和作业中的节点数是否有限制。 解决方案 目前默认每个用户最多可以创建10000个作业，每个作业建议最多包含200个节点。 另外，系统支持用户根据实际需求调整最大配额。如有需求，请提交工单进行申请
原因分析 这种情况一般是源表与目标表类型不匹配导致，例如源端dli字段为string类型，目标端dws字段为varchar(50)类型，导致精度缺省，就会报：value too long for type character varying。
正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单CSV格式的文件，CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。
（可选）购买规格增量包 DataArts Studio采用基础包+增量包的计费模式。如果购买的基础包无法满足您的使用需求，您可以额外购买增量包。在购买增量包前，请确保您已购买DataArts Studio实例。 增量包大体可分为功能增量包与规格增量包，功能增量包用于拓展DataArts
配置节点并发数 本章节主要介绍如何配置当前作业空间同一时间允许正在运行的作业节点的最大并发数。 约束限制 工作空间的节点并发数不能大于实例的节点并发数上限。 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
节点概述 节点定义对数据执行的操作。数据开发模块提供数据集成、计算&分析、数据库操作、资源管理等类型的节点，您可以根据业务模型选择所需的节点。 节点的参数支持使用EL表达式，EL表达式的使用方法详见表达式概述。 节点间的连接方式支持串行和并行。 串行连接：按顺序逐个执行节点，当A节点执行完成后
节点数据血缘 数据血缘方案简介 配置数据血缘 查看数据血缘 父主题： 节点参考
调度作业 对已编排好的作业设置调度方式。 如果您的作业是批处理作业，您可以配置作业级别的调度任务，即以作业为一个整体进行调度，支持单次调度、周期调度、事件驱动调度三种调度方式。具体请参见配置作业调度任务（批处理作业）。 如果您的作业是实时处理作业，您可以配置节点级别的调度任务，即每一个节点可以独立调度
查看数据血缘 首先在数据目录组件完成元数据采集任务，当数据开发作业满足自动血缘解析要求或已手动配置血缘，然后成功完成作业调度后，则可以在数据目录模块可视化查看数据血缘关系。 约束限制 数据血缘关系更新依赖于作业调度，数据血缘关系是基于最新的作业调度实例产生的。 对于同一版本的数据开发作业
新建维度 维度建模包含维度、维度表和事实表三个部分。 维度是用于观察和分析业务数据的视角，支撑对数据汇聚、钻取、切片分析，用于SQL中的GROUP BY条件。维度多数具有层级结构，如：地理维度（其中包括国家、地区、省以及城市等级别的内容）、时间维度（其中包括年度、季度、月度等级别的内容
配置数据血缘 DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不支持自动血缘解析的场景下，再手动配置血缘关系。 自动血缘解析，是由系统解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节点后自动产生的
高精度(DECIMAL)(10,2) - 不勾选 不勾选 勾选 - 15 通行费 tolls_amount 高精度(DECIMAL)(10,2) - 不勾选 不勾选 勾选 - 16 改善附加费 improvement_surcharge 高精度(DECIMAL)(10,2) -
数据血缘方案简介 什么是数据血缘 大数据时代，数据爆发性增长，海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息，通过联姻融合、转换变换、流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中类似的一种关系来表达数据之间的这种关系
数据目录如何可视化展示数据血缘？ 数据血缘在数据目录中展示，首先要完成元数据采集任务，其次数据开发作业中要包含支持自动血缘解析的节点类型和场景，或者在作业节点中已自定义血缘关系的输入表和输出表。当存在运行成功的数据开发作业调度任务时，系统会生成作业中的血缘关系，并在数据目录中进行可视化展示
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Python 使用Python节点前，需确认对应主机连接的主机配有用于执行Python脚本的环境。 功能 通过Python节点执行Python语句。 Python节点的具体使用教程，请参见开发一个Python脚本。 Python节点支持脚本参数和作业参数。 参数 用户可以参考表1和表
约束限制 需要源端和目的端字段类型及精度设置一致，否则可能导致作业运行失败。 同步任务源端和目标端字段类型需要注意精度，如果目标端字段类型最大值小于源端最大值（或最小值大于源端最小值，或精度低于源端精度），可能会导致写入失败或精度被截断的风险。
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