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通过CDM节点批量创建分表迁移作业 06 SDK&API DataArts Studio软件开发工具包（SDK）是对DataArts Studio提供的REST API进行的Java，Python等封装，以简化用户的开发工作。 API文档 使用前必读 数据集成API 数据目录API 数据开发API 数据架构API
可追溯性：数据的血缘关系，体现了数据的生命周期，体现了数据从产生到消亡的整个过程，具备可追溯性。 层次性：数据的血缘关系是有层次的。对数据的分类、归纳、总结等对数据进行的描述信息又形成了新的数据，不同程度的描述信息形成了数据的层次。 DataArts Studio生成的血缘关系图如图1所示，为数据表对象，
已开通相应的云服务。比如，MRS服务。 已新建数据连接，请参见新建数据连接。 MRS API方式连接不支持通过可视化模式管理数据库，建议通过SQL脚本方式进行创建。 删除数据库时，请确保该数据库未被使用，且没有关联数据表。 新建数据库（可视化模式） 参考访问DataArts Studio实例控制台，登录DataArts
data String 返回信息。 状态码： 500 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码，如DQC.0000表示请求处理成功。 error_msg String 错误信息。 请求示例 无 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 Success
指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。 指标定义用于指导指标开发，用于定义指标的设置目的、计算公式等，并不进行实际运算，可与指标开发进行关联。而指标开发是指标定义的具体实现，定义了指标如何计算。指标定义好之后，最终会同步到资产。 在本示例中：针对坪效这一数据指标
图1 “云数据迁移服务”服务监控项 根据界面提示设置CDM集群的告警规则。 设置完成后，单击“确定”。当符合规则的告警产生时，系统会自动进行通知。 更多关于监控告警的信息，请参见云监控用户指南。 父主题： 管理并查看CDM监控指标
可追溯性：数据的血缘关系，体现了数据的生命周期，体现了数据从产生到消亡的整个过程，具备可追溯性。 层次性：数据的血缘关系是有层次的。对数据的分类、归纳、总结等对数据进行的描述信息又形成了新的数据，不同程度的描述信息形成了数据的层次。 DataArts Studio生成的血缘关系图如图1所示，为数据表对象，
现，仅被授权用户具备相应队列权限。 需要说明的是，默认在DataArts Studio数据开发组件使用队列时，数据源会使用数据连接上的账号进行认证鉴权。因此当用户在数据开发时，队列权限管控依然无法生效。需要您启用细粒度认证，使得在数据开发使用队列时，使用当前用户身份认证鉴权，从而使队列权限管控生效。
DLI字段映射，赋值来源为“源表字段”，赋值框使用kafka消息中的嵌套json数组写入方式为a[0]。由于在字段映射使用源表字段对目标列进行赋值时，数组下标必须从1开始（表示数组的第一个元素），如果误用了下标0，那么作业会运行失败，故发现该问题为赋值数组下标设置错误导致，需重新设置。
DBC超时时间解决。 根据作业找到对应的MySQL连接名称，查找连接信息。 图2 连接信息 单击“连接管理”，在“操作”列中，单击“连接”进行编辑。 图3 连接 打开高级属性，在“连接属性”中建议新增“connectTimeout”与“socketTimeout”参数及参数值，单击“保存”。
ED表示上传或生成文件失败。 状态码： 500 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码，如DQC.0000表示请求处理成功。 error_msg String 错误信息。 请求示例 无 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 Success
日志信息2 支持作业日志主题更换。 作业日志默认实时滚动更新，可在右上角去掉勾选“日志滚动”选项。 支持下载日志到本地，可单击右上角文件下载按钮进行下载。 父主题： 实时集成任务运维
查看技术报告数据质量评分 质量评分的满分可设置为5分，10分，100分。默认为5分制，是以表关联的规则为基础进行评分的。而表、数据库等不同维度的评分均基于规则评分，本质上是基于规则评分在不同维度下的加权平均值进行计算的。 您可以查询所创建数据连接下数据库、数据库下的数据表以及数据表所关联规则的评分，具体评分对象的计算公式，请参见表1。
上移：选中一个流程，在右侧单击上移按钮，可以上移该流程。 下移：选中一个流程，在右侧单击下移按钮，可以下移该流程。 查询：可以通过时间段进行筛选并查询出所需时间段内的流程，也可以通过流程名称进行模糊搜索，查询所需要的流程。 父主题： 指标设计
Hive的出租车出行的数据治理流程 MRS Hive 企业版 数据集成+数据开发+数据治理 需求全功能数据治理能力，适用于有完善的数据管理团队和体系，要进行企业信息架构、数据标准、数据模型、数据指标的落地，匹配完整的DAYU数据治理方法论。
当作业类型为“Flink SQL作业”、“Flink OpenSource SQL作业”或“Flink自定义作业”时，系统会根据在节点中配置的作业情况，进行创建和启动作业。 选择已存在的Flink作业：请参见表1。 Flink SQL作业：请参见表2。 Flink OpenSource SQL作业：请参见表3。
信息，包含事件标识、类型、触发时间、状态、作业名称、基线名称、责任人等。 图1 事件列表 用户可以通过作业名称、基线名称、责任人、触发时间进行条件筛选快速查询目标事件。 事件类型： 出错：任务运行失败。 变慢：任务本次运行时间相比过去一段时间内的平均运行时间明显变长。 如果一个任务先变慢、再出错，会生成两个事件。
数据清洗和预处理：DLI对告警数据进行数据清洗和预处理。 发送告警消息：当告警级别超过指定值时向用户发送短信。 数据导出和存储：清洗过的数据进入DIS通道，DIS根据导入时间将告警数据按日期存放到OBS。 输出告警统计报表：通过DLI SQL脚本建立外部分区数据表，以及按照告警分区时间和告警类别进行统计。
fromJobConfig.queryString 否 String 使用Elasticsearch的查询字符串（query string）对源数据进行过滤，CDM只迁移满足过滤条件的数据。 父主题： 源端作业参数说明
量化管控的。 级别5是最高级别，专注于持续优化提升，已经步入卓越状态。 图1 数据治理成熟度级别分层 数据治理评分卡对各维度度量是按5分制进行评分，每一个度量细项只有得分0或得分1，如果满足度量细项要求得分1，否则得分0。 图2 数据治理评分卡数据执行维度度量评分计算范例 如上示例，针对流程7
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