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部分第三方可能存在兼容问题导致迁移时间转换出错，可以关闭此开关；开源MySQL数据库支持useCursorFetch参数，无需对此参数进行设置。
作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 obs.myregion.mycloud.com 端口 数据传输协议端口，https是443，http是80。
敏感数据发现任务运行后，为使该识别规则在静态脱敏任务中生效，必须在“敏感数据分布>手工修正”页面对任务中的识别规则进行“确认”，使规则状态变更为“有效”。 前提条件 已完成敏感数据规则组定义，请参考定义识别规则分组。
版本管理：用于追踪脚本/作业的变更情况，支持版本对比和回滚。系统最多保留最近100条的版本记录，更早的版本记录会被删除。另外，版本管理还可用于区分开发态和生产态，这两种状态隔离，互不影响。 开发态：未提交版本的脚本/作业为开发态，仅用于个人调试开发。
手工修正：发现敏感数据后，您必须根据具体情况进行手工修正，通过对任务中的识别规则进行“确认”，使规则状态变更为“有效”，才能使该识别规则在静态脱敏任务中生效。
查看转换器：（可选）CDM支持字段内容转换，如果需要可单击操作列下，进入转换器列表界面，再单击“新建转换器”。转换器使用详情请参见字段转换器配置指导。
您也可以根据API版本追踪API的变更情况，支持版本对比。系统最多保留最近10条的版本记录，更早的版本记录会被删除。 前提条件 仅专享版支持API版本管理。 API更新版本是通过对已发布的API进行编辑后再次发布实现的。
notify_status 否 String 通知状态，NOT_TRIGGERED表示未触发，SUCCESS表示成功，FAILED表示失败。 start_time 否 Long 最近运行时间查询区间的开始时间，13位时间戳(精确到毫秒)。
版本管理：用于追踪脚本/作业的变更情况，支持版本对比和回滚。系统最多保留最近100条的版本记录，更早的版本记录会被删除。另外，版本管理还可用于区分开发态和生产态，这两种状态隔离，互不影响。 开发态：未提交版本的脚本/作业为开发态，仅用于个人调试开发。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 环境准备 已开通MapReduce服务MRS，并创建MRS集群，为Hive SQL提供运行环境。
创建API 配置方式生成API 脚本/MyBatis方式生成API 注册API 父主题： 开发数据服务API
管理中心API 数据连接管理 购买实例 工作空间管理 实例管理 工作空间用户管理 数据源元数据获取 实例规格变更
URL地址 是 填写请求主机的IP或域名地址，以及端口号。例如：https://192.160.10.10:8080 HTTP方法 是 选择请求的类型： GET POST PUT DELETE 接口认证方式 是 IAM认证：接口只允许云用户访问。
作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 前提条件 已具备CDM集群。 CDM集群与目标数据源可以正常通信。 如果目标数据源为云下的数据库，则需要通过公网或者专线打通网络。
CDM支持字段内容转换，如果需要可单击操作列下，进入转换器列表界面，再单击“新建转换器”。 图4 新建转换器 CDM支持以下转换器： 脱敏：隐藏字符串中的关键数据。 例如要将“12345678910”转换为“123****8910”，则参数配置如下： “起始保留长度”为“3”。
需经如下操作后变更状态后，才能使识别规则状态生效： 敏感数据发现任务运行后，为使该识别规则在静态脱敏任务中生效，必须在“敏感数据分布>手工修正”页面对任务中的识别规则进行“确认”，使规则状态变更为“有效”。 前提条件 （必须）数据密级定义已完成，请参见定义数据密级。
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，称之为数据的血缘关系。
数据集成（离线作业） 离线作业概述 支持的数据源 新建离线处理集成作业 配置离线处理集成作业 配置作业源端参数 配置作业目的端参数 字段转换器配置指导 新增字段操作指导
autoRemind 否 Boolean 消息通知。 phoneNum 否 String 手机号码，最多填写20个，以英文逗号分隔。 email 否 String 邮箱地址，最多填写20个，以英文逗号分隔。 响应参数 无 请求示例 修改集群配置。
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，称之为数据的血缘关系。
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