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管理配置中心 约束与限制 配置中心中各类对象的自定义项配额如下： 主题自定义项10条。 表自定义项30条。 属性自定义项10条。 业务指标自定义项50条。 主题流程配置 主题流程配置用于自定义主题设计中的主题层级和自定义属性。系统默认有三个层级，从上到下分别命名为主题域分组（L1）
购买批量数据迁移增量包 批量数据迁移增量包对应数据集成CDM集群。 通过购买一个按需计费方式的批量数据迁移增量包，系统会按照您所选规格自动创建一个数据集成CDM集群。 通过购买一个套餐包方式的批量数据迁移增量包，系统不自动创建CDM集群，而是在生效期内的每个计费月内按月提供745小时
配置CDM作业字段映射 操作场景 作业参数配置完成后，将进行字段映射的配置，您可以通过字段映射界面的可自定义新增字段，也可单击操作列下创建字段转换器。 如果是文件类数据源（FTP/SFTP/HDFS/OBS）之间相互迁移数据，且源端“文件格式”配置为“二进制格式”（即不解析文件内容直接传输
获取技术资产统计信息 功能介绍 获取技术资产统计信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/{project_id}/asset/statistic/assets/technical-assets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
新建数据质量作业 质量作业可将创建的规则应用到建好的表中进行质量监控。 配置流程 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 （可选）选择“数据质量监控 > 质量作业”，新建目录。如果已存在可用的目录，可以不用新建目录。注意，
配置权限集 在数据访问权限管理的实际场景下，通常会有一级部门、二级部门、三级部门等多级权限的划分。为此，数据安全组件提供了自上而下分层式的数据权限管理方式。您可以通过空间权限集配置工作空间内的最大权限，在此基础上，将其向下拆分出新的子权限集，提供进一步的细分权限管理。 权限集本质上是将用户与权限直接关联
配置空间权限集 在数据访问权限管理的实际场景下，通常会有一级部门、二级部门、三级部门等多级权限的划分。为此，数据安全组件提供了自上而下分层式的数据权限管理方式。您可以通过空间权限集配置工作空间内的最大权限，在此基础上，将其向下拆分出新的子权限集，提供进一步的细分权限管理。 空间权限集作为
配置元数据采集任务 本章主要介绍如何通过配置元数据采集策略新建采集任务，不同类型的数据源对应的采集策略不尽相同。元数据管理依据采集任务的配置策略，采集对应的技术元数据信息。 约束与限制 当元数据采集任务未指定采集范围时，默认采集该数据连接下的所有数据表/文件。采集任务运行完成后，如果该数据连接下有新增数据表
批量下线 功能介绍 批量下线。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/design/approvals/batch-offline 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目
批量发布 功能介绍 批量发布。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/design/approvals/batch-publish 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目
管理静态脱敏任务 本章主要介绍如何创建静态脱敏任务，静态脱敏支持的源端和目的端可通过参考：静态脱敏场景介绍查看。 数据静态脱敏，可以防止隐私数据在未经脱敏的情况下从企业流出。满足企业既要保护隐私数据，同时又保持监管合规，满足企业合规性。敏感数据通过静态脱敏，提供内置高效、丰富的脱敏算法
新建数据质量规则 数据质量支持对离线数据的监控，质量规则是数据质量的核心。DataArts Studio系统内置的模板规则共计34种，分为库级规则、表级规则、字段级规则和跨字段级规则、跨源级规则等规则类型，如表1所示。 表1 系统内置的规则模板一览表 规则类型 维度 模板名称 适用引擎
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。 创建作业 在DataArts
配置角色 数据安全中的角色管理，本质上是基于权限集提供的更加直观、强大的权限管控能力。角色与权限集的不同之处在于，权限集是将用户与权限直接关联，而角色是通过在数据源上创建或纳管一个角色，进而承载用户和权限之间的关联关系。 当您在角色管理页面，为权限集关联了角色之后，权限就不再同步到用户
逻辑模型 逻辑模型是利用实体及相互之间的关系，准确描述业务规则的实体关系图。逻辑模型要保证业务所需数据结构的正确性及一致性，使用一系列标准的规则将各种对象的特征体现出来，并对各实体之间的关系进行准确定义。 同时，逻辑模型也为构建物理模型提供了有力的参考依据，并支持转换为物理模型，是最终成功设计数据库过程中必不可少的一个阶段
关系建模 物理模型是指按照一定规则和方法，将逻辑模型中所定义的实体、属性、属性约束、关系等要素转换为数据库软件所能够识别的表关系图(Table Relationship Diagram)的一种物理描述。 在关系建模中，您可以新建SDI层和DWI层两个模型，模型最终是通过物理建模进行落地的
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