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创建组合识别规则 功能介绍 创建组合识别规则 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/data-classification/rule/combine 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
所选数据连接类型中已创建数据连接，支持从下拉列表中选择。 若未创建请参考创建DataArts Studio数据连接新建连接。 *数据库 呈现待扫描的数据库。单击数据库后的“设置”，设置待扫描的数据库范围。单击“清除”，可对已选择的数据库进行修改。 *数据表 对于DLI和DWS类型的敏感数据发现任务，您需要
的版本。 计算范围 选择扫描区域 支持选择“全表扫描”或“条件扫描”，默认为全表扫描。 当仅需计算一部分数据，或需周期性按时间戳运行对账作业时，建议通过设置where条件进行条件扫描。 where条件 输入where子句，系统会选择符合条件的数据进行扫描。 说明： 配置where
设置规则的权重，支持按照字段级别设置权重。权重范围：【1-9】，整数。默认值为5。 计算范围 选择扫描区域 支持选择“全表扫描”或“条件扫描”，默认为全表扫描。 当仅需计算一部分数据，或需周期性按时间戳运行质量作业时，建议通过设置where条件进行条件扫描。 数据质量作业支持传参，可以将环境变量参数传递给数据质量作业。
单击数据库（或数据库和schema、命名空间）后的“设置”，设置采集任务扫描的数据库（或数据库和schema、命名空间）范围。当不进行设置时，默认选择该数据连接下的所有数据库（或数据库和schema、命名空间）。 单击数据表后的“设置”，设置采集任务扫描的数据表范围。当不进行设置时，默认选择数据库（或数
取消：创建采集任务的时候，配置“数据分类”为“手动同步分类结果”时，才可进行此操作。状态为执行中的实例，单击取消，可终止重跑此实例。 更多 > 扫描结果：创建采集任务的时候，配置“数据分类”为“手动同步分类结果”时，才可进行此操作。可用于查看采集任务实例执行结果，确认分类结果是否匹配。
在“质量作业”页面单击“新建”，进入“基本配置”页面，配置质量作业的基本信息。 单击“下一步”进入“规则配置”页面，配置质量作业的相关规则。在“计算范围”的“条件扫描”里面配置数据质量作业参数，如下图所示。 图1 设置数据质量参数 单击“下一步”，依次配置告警、订阅、调度等信息。配置质量作业的详细操作请参见新建质量作业。
申请理由 表4 TableApprover 参数 是否必选 参数类型 描述 id 否 String 审批人id name 否 String 审批人姓名 permission_set_id 否 String 权限集id type 否 Integer 审批人类型, 0 用户 1 用户组 2 角色（空间管理员）
"总行数", "空值率", "告警状态" ], "rows" : [ [ "postgres.public.test.name", "数据表空值扫描", "0.0", "5", "0", "0", "1.0", "false" ] ] } 状态码 状态码 描述 200 Success 400
配套的技术和工具。 图3 数据安全技术体系 其中基础通用技术工具为数据全生命周期的安全提供支撑： 数据分类分级相关工具平台主要实现数据资产扫描梳理、数据分类分级打标和数据分类分级管理等功能。 身份认证及访问控制相关工具平台，主要实现在数据全生命周期各环节中涉及的所有业务系统和管理平台的身份认证和权限管理。
"1047298515736334336", "scoring_weight" : 5, "rule_type_name" : "数据表空值扫描", "dimension_name" : "完整性", "sub_rule_instance_id" : "1047298617787944960"
其他参数保持默认即可。 规则模板： 模板名称：选择“表行数（DWS，HIVE，SparkSQL，ORACLE）”。 其他参数保持默认即可。 计算范围：选择“全表扫描”。 告警条件：非必填，保持默认即可。 图3 子作业规则配置 单击“下一步”，进入“告警配置”页面。 告警条件选择“子规则告警条件”，表达
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
Boolean 是否已经有权限 表5 TableApprover 参数 参数类型 描述 id String 审批人id name String 审批人姓名 permission_set_id String 权限集id type Integer 审批人类型, 0 用户 1 用户组 2 角色（空间管理员）
监控适当调整该值。 hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <=
比较多的场景。 列模式：表的数据将以列式存储，适用于统计分析类查询（group、join多的场景），或者即席查询（查询条件不确定，行模式表扫描难以使用索引）的场景。 行模式 导入模式 导入数据到DWS时，用户可以指定导入模式： COPY模式，源数据经过管理节点后，复制到DWS的DataNode节点。
查看敏感数据分布 本章主要介绍如何查看敏感数据发现结果以及手工修正。 查看敏感数据发现结果：敏感数据识别任务完成后，需要查看任务的运行结果。 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。
ation，and Loading）操作。对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处理，在许多场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区
失败。 尽量选取数据取值比较多样的列嵌入水印，如果该列的值是可枚举穷尽的，则有可能因为特征不够导致提取失败。常见的适合嵌入水印的列如地址、姓名、UUID、金额、总数等。 数值整型字段嵌入水印可能会出现数据被修改的情况，请选择可以接受值发生改变的字段插入水印。 结构化数据文件的水印
approver_name String 审核人名称。 comment String 审核评论。 user_name String 申请人姓名。 状态码： 400 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码。 error_msg String
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