DataIDE的数据同步任务Task1,将数据从大数据计算服务MaxCompute,原ODPS）同步到云数据库RDS（MySQL）中,数据表中存在数据质量问题,加载的时候会有部分出错记录,Task1中已经配置了容错记录条数,为了保证正确记录能够保留,在数据加载与控制中,还需要对Task1配置（）

数据工场DataWorks（原DataIDE）中,SQL任务task1是按天调度的周期性调度任务,每天执行一次,每次执行生成表table1的一个分区,分区ds值取前一天的日期（格式yyy/mm/d）,要使用调度系统提供的时间参数定义table1的分区,使得task1每次调度运行时自动替换时间值,task1应该（） 数据工场DataWorks（原DataIDE）中的数据同步任务支持实时的数据传输（） DataIDE中,任务task1是按天调度的周期任务,task1生成分区表tabe1该表每次执行生成的分区（分区名ds）取前一天日期的年月日（格式为yyymmdd）,要使用调度系统提供的时间参数定义table1的分区,使得task1每次调度运行时自动替换时间值,task1应该如何配置？（） 数据工场DataWorks（原DataIDE）中,SQL任务task1是按月调度的周期性调度任务,生成分区表table1,每次运行生成一个分区,分区取值为上个月的最后一天日期的年月日（分区名ds,格式yyyymmdd）,要使用调度系统提供的时间参数定义table1的分区,使得task1每次调度运行时自动替换时间值,task1应该如何配置？（） 数据工场DataWorks（原DatalDE）中,事实表A需要按天增量更新（配置成任务task1）,维度表B需要按周更新（配置成任务task2）,事实表A中的某个字段来自维度表B.关于task1和task2的说法正确的是（） 在DatalDE中使用数据同步任务将云数据库RDS（MySQL）加载到大数据计算服务时,为了提高单个数据同步任务的速度及效率,可以采取方式？（） 数据工场DataWorks（原DataIDE中数据同步任务可支持不同时间粒度的周期性的数据同步,目前不支持周期粒度为的同步（） DataIDE中,虚拟节点类型是空跑节点,即调度时直接返回成功状态不会真正执行。两个周期调度任务task1、task2之间没有依赖关系,业务上也没有共同上游任务,但是希望可以有一个共同的父人物进行统筹管理,那么可以创建一个虚拟节点作为task1和task2的上游任务（） DataIDE中,虚拟节点类型是空跑节点,即调度时直接返回成功状态不会真正执行。两个周期调度任务task1、task2之间没有依赖关系,业务上也没有共同上游任务,但是希望可以有一个共同的父任务进行统筹官理,那么可以创建一个虚拟节点作为task1和task2的上游任务（） DataIDE中,调度系统可以根据配置好的任务属性进行自动调度。属性中包含的生效日期是指任务在有效期内可以进行调度运行,任务task1的生效日期为2016-01-01至2016-06-30,以下关于任务task1的说法中正确的有（） 在DataIDE中,某数据同步任务执行成功,但是发现目标表数据为空。以下说法去正确的是（） DataIde中的数据同步支持离线批量数据同步模式,离线数据同步是指数据周期性、成批量地从源端系统传输到目标端系统关于数据同步同期说法正确的是（） 在数据工场DataWorks（原DataIDE）数据同步任务中,对于所有的数据源均可以选择源表中的整型列作为切分键,提高该数据同步的效率（） 数据工场DataWorks（原DatalDE）中,SQL任务task1是按小时调度的周期性调度任务,任务配置为每1小时执行次,每次执行生成的分区表table1的分区值取前一个小时的年月日时,格式为yyyymmddhh24要使用调度系统提供的时间参数定义分区,使得task1每次调度运行时自动替换时间值task1应该如何配置？（） 在数据工场DataWorks（原DataIDE中的数据同步任务的字段配置中,可以将自定义变量的值写入到目标表中去（） 使用大数据开发套件DataIDE进行数据开发时,可以创建不同的任务。如果某任务内需要多节点配合并包含表示依赖关系的连线则该任务的类型是（） DataIDE中,调度任务每次运行前都先将任务实例化,即生成一个实例,调度运行时实际上在执行相应的实例。可以通过运维中心的任务运维管理暂停任务自动调度的实例。如果按天调度的同期性任务task1的2016年4月9日自动调度的实例操作暂停,以下关于task1的说法中正确的是（） 在DatalDE中使用数据同步任务将云数据库RDS数据导入大数据计算服务（MaxCompute原ODPS）时,将Maxcompute侧数据清理规则配置为导入前保留已有数据可以有效避免测试引入脏数据带来的主键冲突问题（） 在数据工场DataWorks（原DataIDE）中,当从云数据库RDS（MySQL）加载到大数据计算服务（MaxCompute原ODPS）中时,可配置切分键进行数据分片,切分键的数据类型为（） 在DataIDE中,当从云数据库RDS（MySQL抽取数据时,可配置切分键进行数据分片,提高数据同步效率,以下关于切分键的说法中正确的有（）