### Q：行级的物理删除，使用Change Tracking的方式，是否获取的到?DataPipeline会如何处理这类的数据?
A：当已同步的数据在数据源被删除（需要同步表存在主键，否则无法获取数据源数据删除信息），DataPipeline提供三种方式：
* 忽略，数据目的地数据保留
* 立即删除数据目的地数据
* 同步软删除标识
选择同步软删除标识，需要在写入设置完成以下步骤：
* 各个同步表开启高级清洗。
* 在脚本库中选择「DML.java」脚本库。
* 在目的地表结构增加「dml」新字段，用于标识：insert、update、delete
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- 场景二：批量同步异构数据库数据（例：SQL Server到MySQL）
- 场景三：API数据同步到关系型数据库（例：API到MySQL）
- 场景四：Hive数据同步到关系型数据库（例：Hive到SQLServer）
- 场景五：关系型数据库数据同步到Hive（例：Oracle到Hive为例）
- 场景六：Kafka数据同步到关系型数据（例：Kafka到MySQL为例）
- 场景七：一对多场景介绍
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- DataPipeline支持的目标端冲突数据处理机制是什么？
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- 定时批量清目标表数据的逻辑是什么样的？
- 数据源端基于日志的实时模式，是源库推送还是我们做捕获？
- 关系型数据如MySQL，如果出现大量的数据修改，BinLog日志如何抓取，如何实现及时的消费？
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- 读写一致性的逻辑是什么？
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- 同步完成后暂停，取消表后又新加入此表，DataPipeline对于此表的处理策略是什么样的？
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- 目的地表名称和字段名称最长字符长度有什么特定限制吗？以及表名称和字段名称的输入规则要求是什么？
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- Hive作为目的地表需要注意什么？
- Hive作为数据源且格式为parquet时需要注意什么？
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- 数据目的地ODS有大量无主键表，同步时DataPipeline是如何处理的？
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- 当数据源表结构更新时DataPipeline是如何处理的？
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- 请简述产品支持的目标端冲突数据处理机制？
- 错误队列里的原始数据是指源端读取的原始数据还是说经过清洗规则后的数据？
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- 如何去查看FTP源和FTP文件中的文件有没有同步完成？
- 数据任务激活后是不允许修改任何设置吗？
- 激活任务后，数据百分比为什么会往回条，如：从99% 跳到30%
- 同步逻辑
- 自动重启逻辑是怎样的？
- 目前数据同步的暂停重启策略是什么样的？暂停和重启后是如何读取和写入数据的？
- 目前进行数据任务的时候，读取速率远大于写入速率，其中，已读取且还未写入的数据会暂时存储在Kafka上，但是由于Kafka存储空间有限，超出后容易造成数据的丢失，这怎么办？
- 如果一条数据多次、频繁变化，在DataPipeline产品侧如何保证数据的并行和保序是如何保证的？
- 用户导入数据后，hdfs认证机制，数据哪些用户可以使用，用户数据安全如何确保？
- 请简述目标端性能可管理性（可提供的性能监控、分析、调优手段等）
- DataPipeline是否支持远程抽取数据？
- 如果一条数据多次、频繁变化，在DataPipeline产品侧如何保证数据的并行和保序是如何保证的？
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- 产品使用期限到期所有任务都会被暂停任务，那么如何提前获知产品使用期限是否到期以避免任务被暂停？
- 实际场景中，目的地服务器每周可能会有aws升级，需要暂停服务器，DataPipeline有没有对应的方案能够满足?
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- 文件传输
- FTP文件源同步整个文件时是如何同步的？
- 任务流
- 如何使用远程命令执行脚本来调取另外一个任务流？
- 任务流开启状态下，任务此时关闭掉任务流，正在同步的组件任务的处理逻辑是什么样的？
- 任务流中上游组件有多个组件任务时，上游任务全部完成才能开启下游任务吗？
- 任务既连了开始键，又配置了依赖，执行逻辑会是什么样的？
- 任务流中新建任务为何只有读取方式为增量识别字段，没有binlog？
- 任务监控
- 什么样的实时传输任务会在性能关注中显示？