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业实际启动时间-偏移量”。 在创建CDM表/文件迁移的作业，源连接选择为HBase连接或CloudTable连接时，高级属性的可选参数中可以配置时间区间。 图1 HBase时间区间 起始时间（包含该值），格式为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”，表示只抽取该时间及以后的数据。
原因1：确认作业是否启动调度，如果没有启动，不会进行调度。 原因2：实例查询时间区间过大，如果配置有依赖作业或者自依赖，查看历史作业实例是否因为依赖失败，导致等待运行，没有生成新作业实例。 解决方案 配置作业失败异常告警通知，以及实例超时时间，当等待时间超过实例超时时间，系统将发送告警通知。 父主题： 数据开发
在弹出对话框中，选择审核人和作业调度时间，单击“确认提交”，审批完成后，完成维度的发布。 企业模式下，进行发布时，可以选择发布到生产环境或开发环境。默认发布到生产环境，不勾选则无法发布。 注意，此处“数据质量作业调度时间”指的是维度发布后，自动创建质量作业的调度时间。 图6 批量发布维度 下线维度
now() 返回当前时间。 以秒格式返回当前的时间。 #{DateUtil.format(DateUtil.now(),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss")} long getTime(Date date) 将Date类型时间转换为long类型时间戳。 将作业调度计划时间转换为时间戳。
该参数支持配置为时间宏变量，且一个路径名中可以有多个宏定义变量。使用时间宏变量和定时任务配合，可以实现定期同步新增数据，详细说明请参见使用时间宏变量完成增量同步。 说明： 如果配置了时间宏变量，通过DataArts Studio数据开发调度CDM迁移作业时，系统会将时间宏变量替换为“
衍生指标是原子指标通过添加时间周期、维度卷积而成，时间周期和维度均来源于原子指标中的属性。 衍生指标=原子指标+统计维度+时间周期。 原子指标：明确统计口径，即计算逻辑。 统计维度：用于观察和分析业务数据的视角，支撑对数据进行汇聚、钻取、切片分析，用于SQL中的GROUP BY条件。 时间周期：时间周期是时间条件限制的标准化定义。
据。 运行状态 通过时间和责任人可以筛选出今天的我的或者全部责任人的作业实例调度运行状态概览 通过时间和责任人可以筛选出昨天的我的或者全部责任人的作业实例调度运行状态概览 通过时间和责任人可以筛选出前天的我的或者全部责任人的作业实例调度运行状态概览 通过时间和责任人可以筛选出近七
yyyy：表示4位的年份，取值为计划时间的年份。 yy：表示2位的年份，取值为计划时间的年份后两位。 mm：表示月份，取值为计划时间的月份。 dd：表示天，取值为计划时间的天。 hh：表示12小时制，取值为计划时间的小时。 hh24：表示24小时制，取值为计划时间的小时。 mi：表示分钟，取值为计划时间的分钟。
持导出指定时间段内的数据，配合CDM的定时任务，可以实现MongoDB/DDS的增量迁移。 如果配置了时间宏变量，通过DataArts Studio数据开发调度CDM迁移作业时，系统会将时间宏变量替换为“数据开发作业计划启动时间-偏移量”，而不是“CDM作业实际启动时间-偏移量”。
持导出指定时间段内的数据，配合CDM的定时任务，可以实现MongoDB/DDS的增量迁移。 如果配置了时间宏变量，通过DataArts Studio数据开发调度CDM迁移作业时，系统会将时间宏变量替换为“数据开发作业计划启动时间-偏移量”，而不是“CDM作业实际启动时间-偏移量”。
Studio服务的数据集成CDM组件、数据开发DLF组件和数据仓库服务（DWS）对电影评分原始数据进行分析，输出评分最高和最活跃Top10电影。您可以学习到数据集成模块的数据迁移和数据开发模块的脚本开发、作业开发、作业调度等功能，以及DWS SQL基本语法。 本入门示例涉及DataArts
是否支持增量迁移？ 问题描述 CDM是否支持增量迁移？ 解决方案 CDM支持增量数据迁移。 利用定时任务配置和时间宏变量函数等参数，可支持以下场景的增量数据迁移： 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 详情请参见增量迁移。 父主题： 数据集成（CDM作业）
复合指标 复合指标是由一个或多个衍生指标叠加计算而成，其中的维度、时间周期均继承于衍生指标。注意，不能脱离衍生指标、维度和时间周期的范围，去产生新的维度和时间周期。 由于衍生指标只是针对某业务活动某段时间的数据量统计，无法满足贴近用户实际使用的业务增长率、差值计算等数据的比对需求
节点级任务组，则优先级高于作业级的任务组。 表2 “周期调度”的参数配置 参数 说明 生效时间 调度任务的生效时间段。 系统支持生效时间可以快速选到今天和明天。单击生效时间的时间框，在时间框界面单击“今天”或“明天”，可以快速选择当前日期。 调度周期 选择调度任务的执行周期，并配置相关参数。
源，并且是原始数据。 表2 数据湖与数据仓库的对比 维度 数据湖 数据仓库 应用场景 可以探索性分析所有类型的数据，包括机器学习、数据发现、特征分析、预测等 通过历史的结构化数据进行数据分析 使用成本 起步成本低，后期成本较高 起步成本高，后期成本较低 数据质量 包含大量原始数据，使用前需要清洗和标准化处理
传统周期调度依赖，只支持同周期或者大周期依赖于小周期，不支持小周期依赖于大周期。详细说明如下： 同周期依赖，依赖时间段范围为从当前批次时间往前推一个周期。 跨周期依赖，依赖时间段范围为上一个周期时间段内。 图1 传统周期作业依赖关系全景图 自然周期调度依赖，支持同周期、跨周期（大周期依赖于小周期
offlineCompoundMetric 查看时间限定 DAYU_DS dsTimeCondition getListTimeCondition 创建时间限定 DAYU_DS dsTimeCondition createTimeCondition 更新时间限定 DAYU_DS dsTimeCondition
不配置时导出整表。 Where子句支持配置为时间宏变量，当数据表中有时间日期字段或时间戳字段时，配合定时执行作业，能够实现抽取指定日期的数据。 配置样例： 假设数据库表中存在表示时间的列DS，类型为“varchar(30)”，插入的时间格式类似于“2017-xx-xx”，如图1所示，参数配置如下：
不配置时导出整表。 Where子句支持配置为时间宏变量，当数据表中有时间日期字段或时间戳字段时，配合定时执行作业，能够实现抽取指定日期的数据。 配置样例： 假设数据库表中存在表示时间的列DS，类型为“varchar(30)”，插入的时间格式类似于“2017-xx-xx”，如图1所示，参数配置如下：
中的维度、时间周期均继承于衍生指标。 时间周期用于确定需要统计的时间范围。例如，一个自然日，最近一年等。 创建指标的详细信息如下： 创建原子指标，详情请参见原子指标。 创建衍生指标，详情请参见衍生指标。 创建复合指标，详情请参见复合指标。 创建时间周期，详情请参见时间周期。 父主题：
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