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如何使用Java调用CDM的Rest API创建数据迁移作业？ 如何将云下内网或第三方云上的私网与CDM连通？ CDM是否支持参数或者变量？ CDM迁移作业的抽取并发数应该如何设置？ CDM是否支持动态数据实时迁移功能？ CDM是否支持集群关机功能？
新建数据连接 通过新建数据连接，您可以在数据开发模块中对相应服务进行更多数据操作，例如：管理数据库、管理命名空间、管理数据库模式、管理数据表。 在同一个数据连接下，可支持多个作业运行和多个脚本开发，当数据连接保存的信息发生变化时，您只需在连接管理中编辑修改该数据连接的信息。
管理数据目录权限规则 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据目录”模块，进入数据目录页面。 选择“数据权限 > 数据目录权限”，单击“新建”，配置数据目录权限规则。 规则名称：设置数据权限规则的名称。
数据血缘方案简介 什么是数据血缘 大数据时代，数据爆发性增长，海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息，通过联姻融合、转换变换、流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。
通过数据质量对比数据迁移前后结果 数据对账对数据迁移流程中的数据一致性至关重要，数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。
启用细粒度认证后，在数据开发组件选择数据库时报错“Failed to obtain the database”怎么办？ 为什么权限同步到DLI中，会提示权限不够？
新建数据对账作业 数据对账对于数据开发和数据迁移流程中的数据一致性至关重要，而跨源数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。 数据质量监控中的对账作业支持跨源数据对账能力，可将创建的规则应用到两张表中进行质量监控，并输出对账结果。
隐私数据保护简介 隐私数据保护是数据安全提供的一项用于敏感数据保护的功能。在隐私数据保护模块，您可以通过数据静态脱敏、动态脱敏、数据水印、文件水印和动态水印等方式来防止敏感数据遭到有意或无意的误用、泄漏或盗窃，从而帮助企业采取合理措施来保护其敏感数据的机密性和完整性、可用性。
本章节以可视化模式和DDL模式为例，介绍如何在数据开发模块新建数据表。 前提条件 已创建数据库及DWS数据库模式，请参见新建数据库和（可选）新建数据库模式。 已在数据开发模块中创建与数据表类型匹配的数据连接，请参见新建数据连接。
发现敏感数据 完成了敏感数据识别规则组定义后，就可以根据定义的规则来创建敏感数据识别任务，发现敏感数据，并将敏感数据同步到数据地图组件。
步骤6：数据开发处理 DataArts Studio数据开发模块可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。
MapReduce服务（MRS Hudi） Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。
新建数据库 数据连接创建完成后，您可以基于数据连接，通过可视化模式或SQL脚本方式新建数据库。 （推荐）可视化模式：您可以直接在DataArts Studio数据开发模块通过No Code方式，新建数据库。
是否写入脏数据：如果需要将作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据写入OBS中，以便后面查看，可通过该参数配置，写入脏数据前需要在CDM先配置好OBS连接。这里保持默认值“否”即可，不记录脏数据。
数据服务SDK支持的语言？ 数据服务SDK是基于DataArts Studio数据服务创建的数据API封装的SDK包。通过调用此SDK包提供的代码样例，即可进行数据服务中数据API的调用，帮助开发者简单、快速地通过数据API获取到开放数据。
码表和数据标准有什么关系？ 问题描述 码表和数据标准的关系是什么。 解决方案 码表由多条表字段的名称+编码+数据类型组成，码表的表字段可以关联到数据标准上，数据标准会应用到某张模型表的字段上。 父主题： 数据架构
通过数据目录查看数据血缘关系 数据血缘方案简介 配置数据血缘 查看数据血缘 父主题： 数据目录典型场景教程
如果目标数据源为云下的数据库，则需要通过公网或者专线打通网络。通过公网互通时，需确保CDM集群已绑定EIP、CDM云上安全组出方向放通云下数据源所在的主机、数据源所在的主机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。
数据目录配置数据搬迁 数据目录数据搬迁依赖于管理中心的资源迁移功能，详见管理中心配置数据搬迁。 当前管理中心支持搬迁的数据目录数据包含分类、标签、采集任务，数据目录中的业务资产、技术资产、指标资产均不支持直接导入导出。
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。
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