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integer 任务类型。 1：作业 2：脚本 3：资源 update_type 否 integer 变更类型，默认值1。 1：新增 2：修改 3：删除 表6 发布包审批信息的参数说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 user_id 否 String 发布包审批人id。 user_name
行Shell或Python脚本。主机连接保存连接某个主机的连接信息，当主机的连接信息有变化时，只需在主机连接管理中编辑修改，而不需要到具体的脚本或作业中逐一修改。 父主题： 管理中心
取值样例 基本参数 Topic 输入Topic数据库名称。 default 数据格式 写入目的端时使用的数据格式。 CSV：将列按照字段分隔符拼接。 JSON: 将所有列按照指定字段名称拼接为JSON字符串。 JSON格式 字段分隔 数据格式为CSV显示该参数。 写入目的端时数据之间的字段分隔符。默认为空格。
String 维度英文名称。 dimension_type 是 String 维度类型（更新时只能由普通维度改为层级维度，其余场景都不允许修改）。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 name_ch 是 String 维度名称。
FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION: 函数 INFO_ARCH: 信息架构（批量修改主题使用） MODEL: 模型 QUALITY_RULE: 质量规则 SECRECY_LEVEL: 密级 STANDARD_ELEMENT:
name_en String 维度英文名称。 dimension_type String 维度类型（更新时只能由普通维度改为层级维度，其余场景都不允许修改）。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 name_ch String 维度名称。
FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION: 函数 INFO_ARCH: 信息架构（批量修改主题使用） MODEL: 模型 QUALITY_RULE: 质量规则 SECRECY_LEVEL: 密级 STANDARD_ELEMENT:
脚本开发 作业开发 历史数据到源数据表，使用数据集成将历史数据从OBS导入到SDI贴源层的原始数据表。 历史数据清洗，使用数据开发的MRS Hive SQL脚本将源数据表清洗之后导入DWI层的标准出行数据表。 将基础数据插入维度表中。 将DWI层的标准出行数据导入DWR层的事实表中。 数据汇总，通过Hive
分支1 条件类型 选择条件类型。 满足当前条件时：表示传入“条件分支”的数据满足指定的表达式时，将执行该分支。 不满足其他条件时：表示传入“条件分支”的数据不满足其他所有分支的条件时，将执行该分支。 表达式 当条件类型为“满足当前条件时”，需要根据表达式配置条件。 条件分支表达式由
Boolean 是否禁用。 id 否 String 数据标准ID，ID字符串。 actived 是 Boolean 是否显示，系统默认项必然显示不允许修改。true表示使用数据标准时体现（增改查的时候可以操作该属性），false表示使用数据标准时不体现。 required 否 Boolean
d&gid&name”。 fromJobConfig.splitNestedField 否 Boolean 选择是否将nested字段的json内容拆分，例如：将“a:{ b:{ c:1, d:{ e:2, f:3 } } }” 拆成三个字段“a.b.c”、“a.b.d.e”、“a
JSONUtil内嵌对象提供了JSON对象方法。 方法 表1 方法说明 方法 描述 示例 Object parse(String jsonStr) 将json字符串转换为对象。 假设变量a为JSON字符串，将json字符串转换为对象，EL表达式如下： #{JSONUtil.parse(a)} String toString(Object
得到一个个单词 words = lines.flatMap(lambda line:line.split(" "),True) #将每个单词 组装成一个tuple 计数1 pairWords = words.map(lambda word:(word,1),True)
long for type character varying。 解决方案 这个问题，可以通过将目的端作业参数“扩大字符字段长度”选择“是”来解决，选择此选项后，再创建目的表时会自动将varchar类型的字段长度扩大3倍。 编辑CDM的表/文件迁移作业，目的端作业配置下“自动创表
基于MRS Hive表构建图数据并自动导入GES 在DataArts Studio中，您可以将原始数据表按照GES数据导入要求处理为标准点数据集和边数据集，并通过自动生成元数据功能，将图数据（点数据集、边数据集和元数据）定期导入到GES服务中，在GES中对最新数据进行可视化图形分析。
定最终返回的数据格式。 表1 输出处理算子 参数 是否必选 说明 错误码映射 否 针对数据服务返回的错误码，支持映射为自定义信息。 例如，将“DLM.0”错误码映射为“OK”。 结果集映射 是 针对工作流中查询到的所有普通API结果集，支持对一个或多个节点的结果集名称进行映射，映
FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION: 函数 INFO_ARCH: 信息架构（批量修改主题使用） MODEL: 模型 QUALITY_RULE: 质量规则 SECRECY_LEVEL: 密级 STANDARD_ELEMENT:
更新动态数据脱敏策略 功能介绍 更新动态数据脱敏策略。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/security/masking/dynamic/policies/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
创建数据脱敏策略 功能介绍 创建动态数据脱敏策略。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/masking/dynamic/policies 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
+0800"。 使用原始日期格式来解析字符串，将字符串解析为一个日期对象。可以使用DateUtils.parseDate函数来解析，语法是：DateUtils.parseDate(String value, String format)。 将日期对象格式化成目标格式的字符串，可以使用DateUtils
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