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因为该请求被设置为拒绝访问，建议直接修改该请求，不要重试该请求。 404 NotFound 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。 405 MethodNotAllowed 请求中带有该资源不支持的方法。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。 406 Not
DM作业实际启动时间-偏移量”。 *.csv 时间过滤 选择“是”时，可以根据文件的修改时间，选择性的传输文件。 是 起始时间 “过滤类型”选择“时间过滤器”时，可以指定一个时间值，当文件的修改时间大于等于该时间才会被传输，输入的时间格式需为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。
前提条件：源端目录或文件名带有时间字段。 增量导出指定时间以后的文件 适用场景：源端数据源为文件类型（OBS/HDFS/FTP/SFTP）。这里的指定时间，是指文件的修改时间，当文件的修改时间大于等于指定的起始时间，CDM才迁移该文件。 关键配置：时间过滤+定时执行作业。 前提条件：无。 如果配置了时间宏变量，通过DataArts
前提条件：源端目录或文件名带有时间字段。 增量导出指定时间以后的文件 适用场景：源端数据源为文件类型（OBS/HDFS/FTP/SFTP）。这里的指定时间，是指文件的修改时间，当文件的修改时间大于等于指定的起始时间，CDM才迁移该文件。 关键配置：时间过滤+定时执行作业。 前提条件：无。 如果配置了时间宏变量，通过DataArts
character varying。类似的问题还有string转bigint，bigint转int。 解决方案 根据报错信息找到哪个字段映射有问题，找DBA修改表结构。 如果只有极少数据有问题，可以配置脏数据策略解决。 父主题： 故障处理类
“过滤类型”选择“时间过滤器”时，可以指定一个时间值，当文件的修改时间小于该时间才会被传输，输入的时间格式需为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。 该参数支持配置为时间宏变量，例如${timestamp(dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss))}表示：只迁移修改时间为当前时间以前的文件。
“过滤类型”选择“时间过滤器”时，可以指定一个时间值，当文件的修改时间小于该时间才会被传输，输入的时间格式需为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。 该参数支持配置为时间宏变量，例如${timestamp(dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss))}表示：只迁移修改时间为当前时间以前的文件。
验一致性。 如果这里使用其它项目的KMS ID，则需要修改“项目ID”参数为KMS ID所属的项目ID；如果KMS ID与CDM在同一个项目下，“项目ID”参数保持默认即可。 使用KMS加密后，OBS上对象的加密状态不可以修改。 使用中的KMS密钥不可以删除，如果删除将导致加密对象不能下载。
验一致性。 如果这里使用其它项目的KMS ID，则需要修改“项目ID”参数为KMS ID所属的项目ID；如果KMS ID与CDM在同一个项目下，“项目ID”参数保持默认即可。 使用KMS加密后，OBS上对象的加密状态不可以修改。 使用中的KMS密钥不可以删除，如果删除将导致加密对象不能下载。
“过滤类型”选择“时间过滤器”时，可以指定一个时间值，当文件的修改时间小于该时间才会被传输，输入的时间格式需为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。 该参数支持配置为时间宏变量，例如${timestamp(dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss))}表示：只迁移修改时间为当前时间以前的文件。
迁移到目标表。 通过对比迁移失败的数据记录和成功的距离，怀疑是类型为boolean的字段导致的。 解决方案 将目标端boolean类型字段修改成string 后作业跑成功，因为客户源端boolean类型的字段有空值，从而导致迁移失败。 2.8.6版本CDM集群校验更严格，在处理b
启动时间-偏移量”。 *.csv,*.txt 时间过滤 选择“是”时，可以根据文件的修改时间，选择性的传输文件。 是 起始时间 “过滤类型”选择“时间过滤器”时，可以指定一个时间值，当文件的修改时间大于等于该时间才会被传输，输入的时间格式需为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
“CDM作业实际启动时间-偏移量”。 *.csv 时间过滤 选择“是”时，可以根据文件的修改时间，选择性的传输文件。 是 起始时间 “时间过滤”选择“是”时，可以指定一个时间值，当文件的修改时间大于等于该时间才会被传输，输入的时间格式需为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。
Hudi目的端的作业执行卡Running，读取行数写入行数相等且不再增加怎么解决？ 问题描述 CDM写Hudi为两段式，先写到hive临时表，然后再执行spark sql写到Hudi，写入行数统计的是写hive临时表的行数，当行数不再增长时，说明源端数据已经读完写到Hive表中，此时作业正在执行Spark
Hudi源端作业，读Hudi作业字段映射多了一列col，作业执行失败怎么处理？ 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。
zip。 集群配置文件包含集群的配置参数。如果修改了集群的配置参数，需重新获取配置文件。 Keytab文件为认证凭据文件。获取Keytab文件前，需要在集群上至少修改过一次此用户的密码，否则下载获取的keytab文件可能无法使用。另外，修改用户密码后，之前导出的keytab将失效，需要重新导出。
连接管理 创建连接 查询连接 删除连接 修改连接 父主题： API
数据迁移前后数据量不一致是什么问题？ 问题描述 使用CDM进行数据迁移，迁移完成后，目标库数据要比原始库多，有的多十几条，有的多几千条。 故障分析 根据故障信息分析，考虑是作业配置限制，检查作业配置，发现目的端配置为导入开始前“不清除”，不清除可能存在多次操作，部分数据重复。 解决方案
Hudi目的端的作业自动建表报错：schema不匹配，建表失败怎么办？ 问题描述 cdm迁移数据到hudi，hudi选择自动建表，执行建表语句报schema不匹配错误“org.apache.spark.sql.AnalysisException:Specified schema in
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