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${dateformat(yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z',-1,DAY)}")}}，表示查找ts字段中大于时间宏转换后的值，即只导出昨天以后的数据。 参数配置后，CDM就只导出前一天内的数据，再将该作业配置为每天0点执行一次，就可以增量同步每天新生成的数据。
如果字段映射顺序不匹配，可通过拖拽字段调整。 如果选择在目的端自动创建类型，这里还需要配置每个类型的字段类型、字段名称。 CDM支持迁移过程中转换字段内容，详细请参见字段转换。 图5 云搜索服务的字段映射 单击“下一步”配置任务参数，一般情况下全部保持默认即可。 该步骤用户可以配置如下可选功能：
的字段，如图7所示。 如果字段映射顺序不匹配，可通过拖拽字段调整。 CDM的表达式已经预置常用字符串、日期、数值等类型的字段内容转换，详细请参见字段转换。 图7 表到文件的字段映射 单击“下一步”配置任务参数，一般情况下全部保持默认即可。 该步骤用户可以配置如下可选功能： 作业失
类型。此处即使自定义也不会生效。 type 管道ID 该参数用于数据传到Elasticsearch后，通过Elasticsearch的数据转换pipeline进行数据格式变换。 目的端为Elasticsearch时需要先在kibana中创建管道ID。 目的端为CSS时不需要创建管
了资源队列时，此处配置的资源队列为最高优先级。 SQL脚本 是 仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。 选择已创建的Spark Python脚本。 脚本参数 否 仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。 关联的Spark Python脚本中如果使用了参数，此处显示参数名称，请在参数名称后的输入框配置参数值。
eformat(yyyy-MM-dd)}”。 目的端的“写入目录”配置为“/opt/ttxx/${timestamp()}”。 经过宏定义转换，这个作业表示：将Oracle数据库的“SQOOP.CDM_20171016”表中数据，迁移到HDFS的“/opt/ttxx/1508115701746”目录中。
eformat(yyyy-MM-dd)}”。 目的端的“写入目录”配置为“/opt/ttxx/${timestamp()}”。 经过宏定义转换，这个作业表示：将Oracle数据库的“SQOOP.CDM_20171016”表中数据，迁移到HDFS的“/opt/ttxx/1508115701746”目录中。
__partition__ __offset__ _timestamp__ 手动赋值 - udf方法 支持填写Flink的内置函数用于数据转换。 例如：CONCAT(CAST(NOW() as STRING), `col_name`)、DATE_FORMAT(NOW(), 'yy')。
是否写WAL，不写WAL能提升性能，但如果HBase服务宕机可能会造成数据丢失。 是 匹配数据类型 是否匹配类型，例如数据库的int类型列数据按照int类型转换为二进制写入HBase。 否 父主题： 配置作业目的端参数
CDM的作业数据量太多，会造成数据库压力，建议定时清理不需要的作业。 短时间内下发大量作业，可能会导致集群资源耗尽异常等，您调用API时需要注意。 CDM是批量离线迁移工具，不建议客户创建大量小作业场景。 其他组件API更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
实例规格变更 规格变更接口 父主题： 管理中心API
造成数据丢失。 否 匹配数据类型 是：源端数据库中的Short、Int、Long、Float、Double、Decimal类型列的数据，会转换为Byte[]数组（二进制）写入HBase，其他类型的按字符串写入。如果这几种类型中，有合并做rowkey的，则依然当字符串写入。 该功能
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。 MapReduce服务（MRS
管道ID 需要先在kibana中创建管道ID，这里才可以选择，该参数用于数据传到Elasticsearch后，通过Elasticsearch的数据转换pipeline进行数据格式变换。 pipeline_id 开启路由 开启路由后，支持指定某一列的值作为路由写入Elasticsearch。
的字段，如图5所示。 如果字段映射顺序不匹配，可通过拖拽字段调整。 CDM的表达式已经预置常用字符串、日期、数值等类型的字段内容转换，详细请参见字段转换。 图5 表到表的字段映射 单击“下一步”配置任务参数，一般情况下全部保持默认即可。 该步骤用户可以配置如下可选功能： 作业失败
作，形成数据质量精细化管控文化。根据数据治理领导组的愿景和长期目标，建立和管理数据治理流程、阶段目标和计划，设计和维护数据治理方法、总则、工具和平台，协助各数据领域工作组实施数据治理工作，对整体数据治理工作进行度量和汇报，并对跨领域的数据治理问题和争议进行解决和决策。 各领域数据
值，培育数据要素市场。 DSMM标准以组织的数据为中心，围绕数据的采集、传输、存储、处理、交换、销毁全生命周期，从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力4个能力维度，按照1-5级成熟度，评价组织的数据安全能力。 图1 数据安全能力成熟度模型 父主题： 数据安全能力成熟度模型DSMM
{dateformat(yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z',-1,HOUR)}")}}，表示查找ts字段中大于时间宏转换后的值。 {'last_name': 'Smith'} 父主题： 配置CDM作业源端参数
的字段，如图5所示。 如果字段映射顺序不匹配，可通过拖拽字段调整。 CDM的表达式已经预置常用字符串、日期、数值等类型的字段内容转换，详细请参见字段转换。 图5 表到表的字段映射 单击“下一步”配置任务参数，一般情况下全部保持默认即可。 该步骤用户可以配置如下可选功能： 作业失败
系统建设是数据资产入表的前置条件。企业需要完成基础信息化建设，并对企业数据治理程度和数据管理能力做必要评估。此外还需进行数据资产入表前改造工作，主要涉及数据分类分级工具准备、数据成本计量工具准备、财务系统准备等。 企业在梳理确认好数据资产类型、类别和安全等级后，就可以进入到实施阶段：梳理数据资产构成成本，并对数据资源进行初始计量、后续计量等相关会计处理。
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