数据集成配置表规则？

"数据质量以数据集（DataSet）为监控对象。目前，数据质量支持EMR（E-MapReduce）、Hologres、AnalyticDB for PostgreSQL、MaxCompute数据表和DataHub实时数据流的监控。当离线数据发生变化时，数据质量会对数据进行校验，并阻塞生产链路，以避免问题数据污染扩散。同时，数据质量支持管理历史校验结果，您可以对数据质量进行分析和定级。 【DQC配置】

您可以在“监控规则”中通过匹配表分区表达式，给表添加“模板规则”或“自定义规则”校验数据产出是否符合预期，通过“规则强弱”，“异常程度”决定规则是否阻塞下游任务执行，避免下游数据受到污染。 规则创建完成后，您可以通过“试跑”来测试表规则是否符合预期。 规则创建完成后，您需要“关联调度”，为规则关联调度节点后，调度节点执行便会触发数据质量监控规则校验。 如果您需要第一时间知道数据质量校验异常情况，您可以点击“订阅管理”，选择手机，邮箱，或者钉钉告警，第一时间接受报警信息，之后的规则触发情况，您可以在“我的订阅”中看到。 如果您需要查看某张表或者某个节点历史数据质量校验情况，您可以选择“任务查询”面板进行查询。

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在DataWorks数据集成中，配置表是指用于存储集成任务相关配置信息的表。配置表的规则如下：

1、配置表必须以“ods_”或“config_”开头，例如“ods_mytable”或“config_mytask”。

2、配置表的表结构需要满足以下要求：

必须包含一个名为“bizdate”的日期类型字段，用于存储任务执行的日期。

必须包含一个名为“taskid”的字符串类型字段，用于存储任务的ID。

可以包含其他自定义的字段，用于存储任务的配置信息。

3、配置表的数据可以由开发人员手动维护或自动更新。

4、配置表可以存储在MaxCompute或者MySQL等数据库中。

在使用DataWorks进行数据集成时，可以使用配置表存储任务相关的配置信息，例如任务调度频率、数据源信息、目标表信息等。在任务执行过程中，可以通过读取配置表的信息，动态调整任务的配置和参数，以实现任务的自动化管理和调度。

需要注意的是，配置表的规则并非强制要求，具体的表结构和命名规则可以根据实际需求进行调整。但是，为了保持代码的可读性和易于维护，建议在开发过程中遵循一定的规范和标准。