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进行表级的的行数对比，抽样内容对比。 数据验证方法 数据分为数据库数据、中间件数据和文件数据，这三种数据的一致性验证方法和工具不同： 数据库数据一致性验证的方法如下表所示。 表2 数据库一致性对比方式 对比项 工具 描述 库和表级内容对比 DRS工具 查询对比数据库表的每一条数据
TB 数据分层 调研数据分层主要用于迁移优先级和数据校验标准。 数据接入层、中间层、结果层 数据权限 根据源端数据权限控制组件的不同，选择不同的权限数据迁移方式 Sentry、Ranger等 数据重要性 调研数据重要性的目的是区分核心数据和非核心数据，用于迁移优先级和数据校验标准。
数据层迁移方案 数据层主要负责业务数据的持久化，为上层业务逻辑的实现提供数据支持，数据层包括两类数据，结构化数据和非结构化数据。结构化数据包含各类数据库，例如MySQL数据库、MongoDB数据库等，非结构化数据包含对象存储、各类文件存储等。 结构化数据迁移方案 结构化数据，主要
大数据 大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，对于企业来说，如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数
等多种场景，用于数据库在线迁移和数据库实时同步的云服务。DRS服务是一种易用、稳定、高效，用于数据库平滑迁移和数据库持续同步的云服务。DRS围绕云数据库，降低了数据库之间数据流通的复杂性，有效的减少数据传输的成本。数据复制服务支持多种数据源之间的数据流通，实时迁移、备份迁移、实时
适当的访问控制和加密，以防止未经授权的访问和数据泄露。 性能优化：在云上部署任务调度平台时，需要考虑性能优化。优化资源配置、任务调度算法和数据分发策略，以提高任务执行的效率和速度。还可以利用云平台提供的服务和功能，如缓存、预取数据等，来优化任务执行的性能。 父主题： 大数据架构设计
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题： 调研评估
等各种数据源。通过数据采集和提取，将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成： 数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和转换的过程。这包括数据清洗、数据预处理、数据格式转换、数据合并等操作，以确保数据的一致性和准确性。 数据存储： 大数据平台需要具备高效的数据存储
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。
大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施
简称CDM），是一种高效、易用的数据集成服务。 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。详细信息请参考官网文档。 数据快递服务（Data Express Service，简称DES）
情况下的数据和任务的持久性。 数据安全和合规性：在云上部署的大数据集群需要有严格的数据安全和合规性保障。采用适当的数据加密、身份验证、访问控制和数据隔离措施，以保护敏感数据免受潜在的安全威胁。 成本效益：在云上部署大数据集群时，需要考虑成本效益。云服务提供商可以提供弹性的计算和存
云资源的请求会被拒绝，不可信身份通过本地数据中心网络（可信网络）访问云资源的请求也会被拒绝，可信身份访问其他企业的对象存储桶（不可信资源）的请求还会被拒绝，只有可信身份通过本地数据中心网络（可信网络）访问本企业的云资源的请求是允许的。 图1 全方位数据边界 通过全方位的数据边界提
确认源端的redis数据静止 5.1 确认源端的MySQL数据静止 5.1 确认源端的MongoDB数据静止 数据一致性对比 6.1 redis数据一致性对比、停止同步任务 6.1 MongoDB数据一致性对比、停止同步任务 6.1 MySQL 数据一致性对比、停止同步任务 修改数据层的DNS内网域名解析
图1 大数据的数据迁移顺序 元数据迁移 首先，进行元数据的迁移。元数据是描述数据的数据，包括数据结构、数据定义、数据关系等信息。在元数据迁移阶段，需要将原始数据的元数据信息导出，并在目标系统中重新建立或导入元数据，以确保目标系统能够正确理解和解析数据。 历史数据迁移 在元数据迁移完
身份通过本地数据中心网络（可信网络）访问云资源的请求也会被拒绝，可信身份访问其他企业的对象存储桶（不可信资源）的请求还会被拒绝，只有可信身份通过本地数据中心网络（可信网络）访问本企业的云资源的请求是允许的。 图1 全方位数据边界 身份控制策略 身份控制策略是数据边界的第一道防线。
使用BulkLoad向HBase中批量导入数据 企业经常面临向HBase中导入大量数据的情景，向HBase中批量加载数据的方式有很多种，最直接方式是调用HBase的API使用put方法插入数据；另外一种是用MapReduce的方式从HDFS上加载数据。但是这两种方式效率都不是很高，因为H
调研应用部署架构 应用部署架构的调研是在试点迁移或大规模迁移阶段进行的，应用部署架构是基于单个应用进行调研的，主要调研应用的四层部署架构，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
中间件层迁移实施 Redis迁移 Redis服务一般分为两种大的场景：缓存和数据库存储。在缓存时，一般不用进行迁移数据，大多数场景都是重新在华为云SQL数据库中重新缓存。一般迁移数据都是针对的Redis作为数据库存储使用的场景，其中在web场景下的缓存session时，也可以不用迁移，当客户端重新登录时会在华为云DCS中再一次存储。
业务运行； RDS for MySQL采用主备部署方式，主备实例之间的数据实时同步，如果主实例出现故障，备实例可以快速升为主实例； Redis、Kafka、CSS云搜索、RDS for MySQL都支持把数据备份到OBS桶，应对数据误操作之后的风险； 云主机/云硬盘可通过CBR云
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