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节点概述 节点定义对数据执行的操作。数据开发模块提供数据集成、计算&分析、数据库操作、资源管理等类型的节点，您可以根据业务模型选择所需的节点。 节点的参数支持使用EL表达式，EL表达式的使用方法详见表达式概述。 节点间的连接方式支持串行和并行。 串行连接：按顺序逐个执行节点，当A节点执行完成后
为什么会提示每日执行节点个数超过上限，应该怎么处理？ 每日执行节点个数即DataArts Studio不同实例版本中的作业节点调度次数/天配额，各版本配额差异可参见如何选择DataArts Studio版本。 可能原因 当每日作业节点调度的已使用次数+运行中次数+本日将运行次数之和达到配额时
Data Quality Monitor 功能 通过Data Quality Monitor节点可以对运行的数据进行质量监控。 参数 用户可参考表1和表2配置Data Quality Monitor节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文
None 特性讲解 DataArts Studio 离线集成功能介绍 05:41 离线集成功能介绍 DataArts Studio 实时集成功能介绍 08:30 实时集成功能介绍 DataArts Studio 数据安全功能介绍 09:35 数据安全功能介绍 DataArts Studio
节点参考 节点概述 节点数据血缘 CDM Job Data Migration DIS Stream DIS Dump DIS Client Rest Client Import GES MRS Kafka Kafka Client ROMA FDI Job DLI Flink Job
数据开发可以创建多少个作业，作业中的节点数是否有限制？ 问题描述 数据开发中，该模块支持创建作业数量和作业中的节点数是否有限制。 解决方案 目前默认每个用户最多可以创建10000个作业，每个作业建议最多包含200个节点。 另外，系统支持用户根据实际需求调整最大配额。如有需求，请提交工单进行申请
节点数据血缘 数据血缘方案简介 配置数据血缘 查看数据血缘 父主题： 节点参考
（可选）购买DataArts Studio功能增量包 DataArts Studio采用基础包+增量包的计费模式。如果购买的基础包无法满足您的使用需求，您可以额外购买增量包。在购买增量包前，请确保您已购买DataArts Studio实例。 增量包大体可分为功能增量包与规格增量包，
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。我们借鉴人类社会中类似的一种关系来表达数据之间的这种关系
配置数据血缘 DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不支持自动血缘解析的场景下，再手动配置血缘关系。 自动血缘解析，是由系统解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节点后自动产生的
配置数据血缘 DataArts Studio数据血缘解析方案包含自动分析血缘和手动配置血缘两种方式。一般推荐使用自动血缘解析的方式，无需手动配置即可生成血缘关系，在不支持自动血缘解析的场景下，再手动配置血缘关系。 自动血缘解析，是由系统解析数据开发作业中的数据处理和数据迁移类型节点后自动产生的
查看数据血缘 首先在数据目录组件完成元数据采集任务，当数据开发作业满足自动血缘解析要求或已手动配置血缘，然后成功完成作业调度后，则可以在数据目录模块可视化查看数据血缘关系。 约束限制 数据血缘关系更新依赖于作业调度，数据血缘关系是基于最新的作业调度实例产生的。 对于同一版本的数据开发作业
Python 使用Python节点前，需确认对应主机连接的主机配有用于执行Python脚本的环境。 功能 通过Python节点执行Python语句。 Python节点的具体使用教程，请参见开发一个Python脚本。 Python节点支持脚本参数和作业参数。 参数 用户可以参考表1和表
步骤5：数据架构设计 DataArts Studio数据架构以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 DataArts Studio数据架构建议的数据分层如下： SDI (
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
数据架构支持哪些数据建模方法？ 问题描述 数据架构的数据建模方法有哪些。 解决方案 DataArts Studio数据架构支持的建模方法有以下三种： 关系建模 关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据
IF条件判断教程 当您在数据开发模块进行作业开发编排时，想要实现通过设置条件，选择不同的执行路径，可使用IF条件判断。 本教程包含以下三个常见场景举例。 根据前一个节点的执行状态进行IF条件判断 根据前一个节点的输出结果进行IF条件判断 多IF条件下当前节点的执行策略 IF条件的数据来源于
For Each节点使用介绍 适用场景 当您进行作业开发时，如果某些任务的参数有差异、但处理逻辑全部一致，在这种情况下您可以通过For Each节点避免重复开发作业。 For Each节点可指定一个子作业循环执行，并通过数据集对子作业中的参数进行循环替换。关键参数如下： 子作业：选择需要循环执行的作业
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
Sub Job 功能 通过Sub Job节点可以调用另外一个批处理作业。 参数 用户可参考表1和表2配置Sub Job节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数字、“_”、“-”、“/”、“<”、“>”等各类特殊字符，长度为
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