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补数据监控 在数据开发模块控制台的左侧导航栏，选择“运维调度 > 补数据监控”，进入补数据的任务监控页面。 用户可以在图1的页面中，查看补数据的任务状态、业务日期、并行周期数、补数据作业名称、创建人、创建时间以及停止运行中的任务。系统支持按补数据名称、创建人、日期和状态进行筛选。 图1 补数据监控主页
字段映射：在本示例中，由于数据迁移的目标表字段顺序和原始数据的字段顺序是一样的，因此这里不需要调整字段映射的顺序。 如果目标表字段顺序和原始数据不一致，请一一将源字段指向含义相同的目的字段。请将鼠标移至某一个字段的箭头起点，当光标显示为“+”的形状时，按住鼠标，将箭头指向相同含义的目的字段，然后松开鼠标。
p内嵌对象；循环执行的子作业的作业参数名配置后，参数值无需配置可置为空。 当循环执行的子作业需要使用自身参数变量运行时，则本参数可置为空；循环执行的子作业的作业参数需配置参数值。 数据集 是 For循环算子需要定义一个数据集，这个数据集用来循环替换子作业中的变量，数据集应为二维数
咨询与计费 区域和可用区如何选择？ 数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖方案是什么，有哪些区别和联系？ DataArts Studio和沃土是什么关系？ DataArts Studio和ROMA有什么差异？ DataArts Studio是否支持私有化部署到本地或私有云？ 如何在IAM中创建细粒度权限策略？
挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。
与其他云服务的关系 统一身份认证服务 DataArts Studio使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证和鉴权功能。 云审计服务 DataArts Studio使用云审计服务（Cloud Trace Servic
中MaxSessions的配置值确定。请根据Shell或Python脚本的调度频率合理配置MaxSessions的值。 连接主机的用户需要具有主机/tmp目录下文件的创建与执行权限。 Shell和Python脚本都是发往ECS主机的/tmp目录下去运行的，需要确保/tmp目录磁盘不被占满。
挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。
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，您需要设置选择表的方式，当前支持手动筛选、通配符匹配和全部三种方式。 手动筛选：即手动在数
t95为前一个节点的名称。 子作业参数：子作业参数是子作业中定义的参数名，然后在主作业中定义的参数值，传递到子作业以供使用。此处子作业参数名定义为name和score，其值为分别为数据集中的第一列和第二列数值，使用EL表达式#{Loop.current[0]}和#{Loop.current[1]}。
挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。
因此在开发脚本时需要依赖大量的库、SDK等，开发管理成本较高。 CDM提供了Web化的管理控制台，通过Web页实时开通服务。 用户只需要通过可视化界面对数据源和迁移任务进行配置，服务会对数据源和任务进行全面的管理和维护，用户只需关注数据迁移的具体逻辑，而不用关心环境等问题，极大降低了开发维护成本。
CDM在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索（DLI） 支持分区表的分区信息分片。 不支持非分区表分片。
在战略层面，由数据治理Sponsor和各部门负责人组成的数据治理领导组制定数据治理的战略方向，以构建数据文化和氛围为纲，整体负责数据治理工作的开展、政策的推广和执行，并作为数据治理问题的最终决策组织解决争议，监控和监督数据治理工作的绩效，并确保数据治理工作预算支持。 数据治理委员会和各领域数据治理工
数据开发的并行执行节点数是多少？ DataArts Studio的并行执行节点数与作业节点调度次数/天配额有关，对应关系如下表所示。 其中的作业节点调度次数/天配额可通过DataArts Studio实例卡片上的“更多 > 配额使用量”入口查看，其中的“作业节点调度次数/天”总量即为当前实例配额。
t95为前一个节点的名称。 子作业参数：子作业参数是子作业中定义的参数名，然后在主作业中定义的参数值，传递到子作业以供使用。此处子作业参数名定义为name和score，其值为分别为数据集中的第一列和第二列数值，使用EL表达式#{Loop.current[0]}和#{Loop.current[1]}。
数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 问题描述 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别，需要具体说明一下，便于用户理解。 解决方案 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。 注意，数
数据目录的核心是通过元数据采集任务，采集并展示企业在工作空间范围内的数据资产地图，包括元数据信息和数据血缘关系。 元数据管理 元数据管理模块是数据湖治理的基石，支持创建自定义策略的采集任务，可采集数据源中的技术元数据。支持自定义业务元模型，批量导入业务元数据，关联业务和技术元数据、全链路的血缘管理和应用。
挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。
应工作空间的“数据目录”模块，进入数据目录页面。 选择“数据安全 > 数据密级”，用户可以在该页面新建、管理和删除分级，也可以调整分级的优先级。 创建分级：单击“数据密级”页签左上角的“新建”，输入名称和描述。 删除：在“数据密级”页签，勾选不需要的分级，单击左上角的“删除”。
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