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copy…….caused by: java.net.SocketTimeoutExcepetion:Read timed out； 故障分析 作业配置中源端目标端均通过where语句多条件过滤，并非索引列，查询会全表扫描，且数据量在上亿行，数据量庞大，导致JDBC数据库连接失败，读取数据
08:08:08.666 +0800”。 图2 作业配置 此时，从其他数据源导入数据到云搜索服务时，如果源端数据中的日期格式不完全满足标准格式，例如“2018/01/05 15:15:46”，则CDM作业会执行失败，日志提示无法解析日期格式。需要通过CDM配置字段转换器，将日期字段的格式转换为云搜索服务的目的端格式。
行失败怎么处理？ 问题描述 读Hudi作业字段映射多了一列col，作业执行失败。 原因分析 使用Spark SQL写数据入hudi表，由于配置问题，表schema中会自动增加一列类型为array<string>，名称为col的列。 解决方案 字段映射中删去此列，如果是自动建表，SQL中也要把此列删去。
管理员获取此账号。使用集群配置前需在集群配置管理中配置此参数。 linkConfig.keytab 否 FileContent Kerveros认证所需的keytab文件的本地绝对路径，您也可以联系管理员获取此文件。使用集群配置前需在集群配置管理中配置此参数。 linkConfig
问题描述 CDM任务检查网络连通性，源端数据库连接问题，测试连通性提示如下问题： “请检查IP、主机名、端口填写是否正确，检查网络安全组和防火墙配置是否正确，参考数据库返回消息进行定位。” 故障分析 查询集群信息，获取公网IP，从CDM集群curl源端数据库的地址，如下所示。 从结果看
解密的使用方法。 源端配置解密 创建从HDFS导出文件的CDM作业时，源端数据源选择HDFS、文件格式选择二进制格式后，在“源端作业配置”的“高级属性”中，配置如下参数。 加密方式：选择“AES-256-GCM”。 数据加密密钥：这里的密钥必须与加密时配置的密钥一致，否则解密出来的数据会错误，且系统不会提示异常。
迁移任务报错表名太长，但表名实际没有这么长。 原因分析 在任务迁移时，导入数据前会先创建一个实际表名+阶段表后缀的阶段表，最终导致的作业异常。 解决方案 在作业配置高级属性将导入阶段表设置为否，这样就不会先导入阶段表。 缩短实际表的表名长度。 父主题： 故障处理类
解密的使用方法。 源端配置解密 创建从HDFS导出文件的CDM作业时，源端数据源选择HDFS、文件格式选择二进制格式后，在“源端作业配置”的“高级属性”中，配置如下参数。 加密方式：选择“AES-256-GCM”。 数据加密密钥：这里的密钥必须与加密时配置的密钥一致，否则解密出来的数据会错误，且系统不会提示异常。
dm.large规格，8核CPU、16G内存的虚拟机。适合单张表规模≥1000万条的场景。 6ddb1072-c5d7-40e0-a874-8a032e81a698：表示cdm.xlarge规格，16核CPU、32G内存的虚拟机。需要10GE高速带宽进行TB以上的数据量迁移时使用。
返回当前整小时的时间戳。 1508115600000 路径和表名的时间宏变量 如图1所示，如果将： 源端的“表名”配置为“CDM_/${dateformat(yyyy-MM-dd)}”。 目的端的“写入目录”配置为“/opt/ttxx/${timestamp()}”。 经过宏定义转换，这个作业表示：将Oracle数据库的“SQOOP
CDM可以通过批量导入的功能，实现批量创建作业，方法如下： 手动创建一个作业。 导出作业，将作业的JSON文件保存到本地。 编辑JSON文件，参考该作业的配置，在JSON文件中批量复制出更多作业。 将JSON文件导入CDM集群，实现批量创建作业。 您也可以参考通过CDM算子批量创建分表迁移作业，配合For
在创建CDM表/文件迁移的作业，源连接选择为MongoDB连接或者DDS连接时，高级属性的可选参数中可以配置查询筛选。 图1 MongoDB查询筛选 此参数支持配置为时间宏变量，例如起始时间配置为{"ts":{$gte:ISODate("${dateformat(yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss
后台排查sqoop日志，考虑源端数据类型格式问题导致异常。 分析源端数据类型，发现数据类型中有脏数据，源端数据类型有问题。 客户CDM界面配置脏数据功能，作业重跑成功，OBS桶排查脏数据类型存在问题，格式不匹配。 父主题： 故障处理类
Oracel的RBS（rollbackspace 回滚时使用的表空间）较小，造成迁移任务没有完成，源库已更新，回滚超时。 建议与总结 调小每次查询的数据量。 通过修改数据库配置调大Oracle的RBS。 父主题： 故障处理类
除去Yarn队列资源问题，一般作业是卡在执行Spark SQL读Hudi写Hive临时表，这步执行的速度取决于Hudi表的数据量与Yarn队列剩余资源。 作业配置了导入前清空数据，dws表存量数据多，卡在truncate table操作步骤中，默认5分钟超时。 解决方案 查看Yarn任务，搜索Spark
String 配置名称：源端作业的配置名称为“fromJobConfig”。目的端作业的配置名称为“toJobConfig”，连接的配置名称固定为“linkConfig”。 id 否 Integer 配置ID，由系统生成，用户无需填写。 type 否 String 配置类型，由系统
String 配置名称：源端作业的配置名称为“fromJobConfig”。目的端作业的配置名称为“toJobConfig”，连接的配置名称固定为“linkConfig”。 id 否 Integer 配置ID，由系统生成，用户无需填写。 type 否 String 配置类型，由系统
败时，将数据回滚到作业开始之前的状态，自动清理目的表中的数据。 参数位置：创建表/文件迁移的作业时，如果目的端为关系型数据库，在目的端作业配置的高级属性中，可以通过“先导入阶段表”参数选择是否启用事务模式。 参数原理：如果启用，在作业执行时CDM会自动创建临时表，先将数据导入到该
默认情况下，管理员创建的IAM用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 CDM部署时通过物理区域划分，为项目级服务，需要在各区域（如华北-北京1）对应的项目（
CDM集群是否支持升级操作？ CDM集群目前不支持升级操作，如果需要使用高版本集群则需要重新创建。 父主题： 通用类
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