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当API对应的数据表数据量较大时，获取数据总条数将会比较耗时。此时，如果需要在调用时不计算并返回数据总条数，可以修改use_total_num参数。use_total_num参数用于控制是否计算并返回数据总条数，值为1返回数据总条数，值非1不返回数据总条数。 图8 “返回总条数”参数配置
包含数据集成、数据开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 产品架构如图1所示。
避免频繁调用。 使用Token前请确保Token离过期有足够的时间，防止调用API的过程中Token过期导致调用API失败。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
规则权重 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
条规则，然后设置告警条件，设置完所有规则的告警条件后单击“确定”。 在“告警条件”输入框中，请输入告警条件表达式，在质量作业运行时，系统将计算出告警条件表达式的结果，并根据表达式的结果是否为真来判断是否触发告警。如果表达式的结果为真则触发质量告警，结果为假则不触发质量告警。 告警条件表达式由告警参数和逻辑运算符组成。
关，则当API对应的数据表数据量较大时，获取数据总条数将会比较耗时。此时，如果需要在调用时不计算并返回数据总条数，可以修改如下参数设置。其中的use_total_num参数用于控制是否计算并返回数据总条数，值为1返回数据总条数，值非1不返回数据总条数。 1 request.add
当API对应的数据表数据量较大时，获取数据总条数将会比较耗时。此时，如果需要在调用时不计算并返回数据总条数，可以修改use_total_num参数。use_total_num参数用于控制是否计算并返回数据总条数，值为1返回数据总条数，值非1不返回数据总条数。 图9 “返回总条数”参数配置
模板参数。 weight Integer 规则权重。 calculation_range String 计算范围。 calculation_range_sql String 计算范围SQL。 alarm_condition String 告警表达式。 状态码： 400 表5 响应Body参数
配置”。 单击“默认项设置”，可设置“实例超时是否忽略等待时间”配置项。 配置实例超时是否忽略等待时间。 是：实例运行时超时计算将忽略等待时间。 否：实例运行时超时计算将等待时间会包含进去。 单击“保存”，对设置的配置项进行保存。 MRS jar包参数拆分规则 对MRS MapReduce算子和MRS
”中输入告警条件表达式，然后按照此方法添加其他规则后，单击“确定”。 告警条件表达式，由告警参数和逻辑运算符组成。在质量作业运行时，系统将计算出告警条件表达式的结果，并根据表达式的结果是否为真来判断是否触发告警。如果表达式的结果为真则触发质量告警，结果为假则不触发质量告警。 在此
域名的请求次数达到了给定的上限：1天1000次。 建议：去API网关，为分组绑定域名。 临时规避：切换分组。域名以分组为单位，每个分组限制独立计算。 DLM.4018 Api is not exist API不存在。 20200630版本前发布的API： 请确认调用时参数x-api-
和监控审计能力，保障数据传输接口安全。 数据删除是一种逻辑删除技术，为保证删除数据的不可恢复，一般会采取数据多次的覆写、清除等操作。 隐私计算通过实现数据的可用不可见，从而满足隐私安全保护、价值转化及释放。 人员能力 数据安全治理离不开相应人员的具体执行，人员的技术能力、管理能力
validateMD5 否 Boolean 选择是否校验MD5值，不能与KMS加密同时使用。使用二进制格式传输文件时，才能校验MD5值。 计算源文件的MD5值，并与OBS返回的MD5值进行校验。如果源端已经存在MD5文件，则直接读取源端的MD5文件与OBS返回的MD5值进行校验。
配置LTS源端参数 表1 LTS作为源端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 源连接名称 对应关系数据库的表名。 TABLENAME 单次查询数据条数 一次从日志服务查询的数据条数。 128 日志分组 日志组是云日志服务进行日志管理的基本单位。 _ 日志流 日志流是日志读写的基本单位。
将数据逻辑沉淀至数据平台，实现应用逻辑与数据逻辑解耦，在减少数据模型的重复开发的同时，避免数据逻辑调整带来的“散弹式修改”。 将数据逻辑相关的存储与计算资源下沉到数据平台，降低应用侧的资源消耗。 减少大量明细、敏感数据在应用侧的暴露，同时通过API审核发布、鉴权流控、动态脱敏等手段，提升数据安全能力。
业务属性。 description String 描述。 create_by String 创建人。 condition_fn String 限定计算方法。 枚举值： LAST_YEAR: 前一年 CURRENT_YEAR: 本年 BETWEEN_YEAR: 自定义年区间 LAST_MONTH:
Online的适用场景和差异等更多信息，欢迎通过咨询了解。 DataArts Studio基于数据湖底座提供数据一站式集成、开发、治理等能力，本身不具备存储和计算的能力，需要配合数据湖底座使用。 每个企业项目下最多绑定一个DataArts Studio实例。当企业项目下已绑定实例时，再次购买实例会失败。
仅支持连接MRS 3.1.1及以上版本的MRS集群。 若需要连接MRS 3.2.1版本集群，则需通过HetuEngine WebUI界面，给计算实例添加如下自定义参数：参数名为“protocol.v1.alternate-header-name”，值为“Presto”，参数文件为“coordinator
原子指标英文名。 description String 描述。 create_by String 创建人。 cal_exp String 计算表达式，形如'sum(${fact_column_id})'，其中fact_column_id表示引用事实表中的字段ID。 cal_fn_ids
strings 复合指标名称信息。 cal_fn_ids Array of strings 引用函数ID，ID字符串。 cal_exp String 计算表达式，复合指标类型为“表达式”时必填。形如${index_id} + ${compound#index_id}，其中index_id代表
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