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工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事情。云数据迁移服务（CDM）可以轻松将外部数据源（关系数据库、对象存储服务、文件系统服务等）加载到Hive分区表。详细操作指导请参考官网文档。 MRS HDFS数据迁移到OBS CDM支持将MRS HDFS的数据迁移到OBS，详细操作指导请参考官网文档。
IT部门 数据库管理员 负责云上数据库的部署、配置、监控和维护。 确保数据库的高可用性和数据安全，定期进行备份和恢复演练。 优化数据库性能，解决查询慢、锁等待等问题。 管理数据库的权限和访问控制，确保数据合规性。 熟悉云平台的数据库服务和数据库管理服务。 熟悉主流数据库（如MySQL、PostgreSQL等）的管理。
的四层部署架构，即接入层、应用层、中间件层和数据层，同时还要调研每一层技术组件的详细信息，比如规格、版本、容量等。具体的调研内容如下： 调研应用的四层部署架构 收集接入层、应用层、中间件层和数据层的详细信息，收集三种关联关系（共享数据、共享服务器、应用间通信依赖），可以参考下表收集应用的详细部署架构：
题 是 否 数据库检查项 数据库相关 检查华为云数据库端口是否和生产保持一致 是 否 数据库相关 检查NTP时钟设置是否一致 是 否 数据库相关 检查中间件Reids数据迁移任务状态正常，无异常报错或告警（包含回退任务） 是 否 数据库相关 检查DRS-mysql数据迁移任务状态
调研数据流： 调研大数据平台及业务的架构图及数据流图，如下图： 大数据平台及业务的架构图和数据流图。 平台数据接入源。 数据流入方式（如：实时数据上报、批量数据抽取）。 分析大数据平台数据流向，数据在平台内各个组件间的流向，例如：数据采集组件类型、采集组件下一层、存储数据组件，数据处理过程中的工作流等。
构的影响，以下是一个典型的大企业IT治理架构示意图，由于图片空间有限，该示意图中没有穷举全部的层级和图元。本文所描述的Landing Zone参考架构以下图的IT治理架构为基础，将其全部映射到华为云上并有效运转起来。 图1 大企业IT治理架构 在上述大企业IT治理架构中，各个层级的具体含义如下：
内存密集型，数据库/内存数据库 AMD am 与ac系列相比，提供1:8的CPU/内存配比，内存性能更强 超大内存型 Intel e 与c系列相比，提供1:20的CPU/内存配比，内存性能更强 磁盘增强型 Intel d 与c系列相比，提供大容量、低成本的SATA本地盘 大数据/缓存数据库
迁移时，和关键人员及时沟通。 任务依赖关系 识别关键任务，识别任务间依赖关系。 调研的方法主要是通过当前大数据平台获取，并辅助一些调研访谈进行补充和确认。 父主题： 大数据调研
调研 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。它包含如下三个模块，本节重点介绍的是大数据集群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储
按关联账号汇总的月度成本 了解过去6个月原始成本较高的关联账号的月度成本数据。 按企业项目汇总的月度成本 了解过去6个月各企业项目的原始成本月度数据。 按区域汇总的月度成本 了解过去6个月按照区域汇总的原始成本月度数据。 ECS的月度按需成本和使用量 了解过去6个月云主机每月按需原始成本和按需使用量情况。
管理和数据边界总共9个领域。 图1 Landing Zone解决方案参考架构 这九大领域的实施需要在特定的账号内完成，比如组织与账号管理是在主账号（管理账号）中完成，而集中网络管理主要是在网络运营账号中完成。下表是九大领域对应的主要账号。 表1 九大领域对应的主要账号 九大领域 对应的主要账号
验证 数据校验 数据库的对比方法有数据库内容对比、对象对比、行数对比，文件的对比方法有文件数量对比，大小对比，内容对比。具体的数据对比的方法请参考章节数据验证的内容。 任务验证 大数据任务迁移后，要确保作业能够正常运行、产生准确的结果，并且满足性能要求。一般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率
推数场景：适用于数据源主动向应用推数的场景，切换点在数据源，需要停止旧数据源推数，配置并启动新数据源向应用推数，将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。 图2 推数场景 抽数场景：适用于应用向数据源抽数的场景，切换点在应用，需要先停止应用向旧数据源抽数，然后配置并启动应用从新数据源抽数，
整集群大小和资源分配，以提高整体性能。 数据安全和权限管理：审查和加强数据的访问控制和权限管理机制。确保只有经授权的人员可以访问敏感数据，并采取适当的加密和脱敏措施保护数据安全。 自动化任务调度：确保大数据任务调度平台的运行和调度正常。优化调度策略，确保任务按时准确完成，并处理可能的故障或异常情况。
织通常需要购买、安装和运维自己的硬件和软件，包括服务器设备、存储设备、网络设备、虚拟化软件、操作系统、数据库管理软件和中间件等IT基础设施，资源部署周期长，运维负担重，初始投资大。 云计算模式下，IT基础设施的建设和运维由云服务商负责，组织只需关注应用系统的开发和部署，可以从云服
部署 大数据平台部署 大数据平台的部署可以参考如下方法： 大数据集群部署 基于架构设计的原则，云上大数据集群一般采用云服务。华为云MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hado
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计
数字人技术打造虚拟形象，应用于虚拟主播、在线教育等领域，提供更具沉浸感的用户体验。 大数据分析则帮助企业深入了解用户需求，优化产品和服务，实现精准营销和精细化运营。 物联网技术将设备连接上云，实现数据实时采集和远程控制，催生了智能家居、智慧城市等创新应用。 华为云使得这些新技术唾手可得，企业随时随地
安全是一项系统工程，适用木桶原则，任何一项安全短板都会降低整体安全性，因此要避免安全短板的出现。 人和数据分离（Separation of people and data） 利用工具和管理机制减少人员直接访问和处理数据的必要性，减少处理敏感数据时出现人为错误和人为删改的风险。 DevSecOps 将安全性纳入到整
看虚拟体育赛事。这将为旅游业和娱乐业带来更广阔的市场和创新的商业模式。 数据收集和个性化体验：元宇宙技术可以收集用户在虚拟环境中的行为数据，从而为企业提供更深入的用户洞察和个性化体验。通过分析用户在虚拟空间中的行为、兴趣和偏好，企业可以更好地定制产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
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