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批次规划

云采用框架-大数据迁移批次规划说明

大数据迁移批次规划说明大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下：整体迁移的场景：规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。分批迁移的场景：大数据规模很大，但关联关系比较清晰。大数据平台数据量大（PB级甚至EB级），计算任务数量多。虽然规模很大，但任务之间关联关系很清晰，比如可以按照业务域进行清晰的梳理，此时我们可以对大数据按业务域进行拆分，将有关联的数据、任务、应用划分到一个批次进行迁移。分批次迁移可以有效的减少大数据迁移的风险，降低迁移方案复杂度，提高迁移效率。大数据迁移通常按照主题域进行分批。主题域通常是按照业务功能划分，将有相似业务逻辑的关联数据集合到一起，比如销售主题域、供应链主题域、日志处理主题域等。每个主题域有专门的数据处理流程、分析模型和相关业务逻辑，以支持特定的业务需求和分析目标。大数据迁移批次规划的参考原则如下：按主题域进行分批：按主题域分批需要考虑2个相关性，数据相关性和任务相关性。数据相关性是指将具有相似业务逻辑、相互依赖或紧密相关的数据放在同一批次中，以确保一致性和完整性。任务相关性是指将具有依赖关系的任务和数据集中放在同一批次中。这样可以保证任务在正确的数据上运行，并确保任务之间的顺序和一致性。基于这2个相关性，将主题域划分为多个迁移批次，将相关的任务和数据流集中在同一批次中，提高迁移效率和降低风险。尽量减少批次数量：大数据迁移过程中会对数据进行抽取、转换、加载等操作，每个操作步骤都会增加复杂度和风险，影响数据的一致性，因此，应尽量减少批次的数量。批次间相互独立：批次划分时，确保不同批次间尽量是相互独立的、松耦合的，很少有相互依赖的任务和数据流。独立的批次划分，有助于降低迁移中对其它业务域的影响。批次内紧耦合：批次划分时，确保每个批次包含相关性较高的主题域和相互依赖的任务和数据流，包括数据共享场景。保证业务的连续性：迁移过程中应避免业务中断的情况发生，因此，在迁移批次划分时，需要考虑将与主题域关联性强的大数据应用系统也放在同一批次，以减少业务中断的风险。迁移优先级排序：根据业务优先级、迁移复杂度、数据量等因素，对主题域进行优先级排序。通常，先迁移数据量较小或相对简单的主题域，后迁移复杂的主题域。父主题：批次规划

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