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参数原理:通过“Where子句”参数可以配置一个SQL语句(例如:age > 18 and age <= 60),CDM只导出该SQL语句指定的数据;不配置时导出整表。 Where子句支持配置为时间宏变量,当数据表中有时间日期字段或时间戳字段时,配合定时执行作业,能够实现抽取指定日期的数据。 配置样例: 假设
支持的数据类型 配置字段映射时,数据源支持的数据类型请参见表1,以确保数据完整导入到目的端。 表1 支持的数据类型 数据连接类型 数据类型说明 MySQL 请参见MySQL数据库迁移时支持的数据类型。 SQL Server 请参见SQL Server数据库迁移时支持的数据类型。 Oracle
aArts Studio 用户指南》的新建作业章节。 各节点与作业的配置详情请参见后续步骤。 图2 DLF作业 配置“创建作业”节点。 DLF通过Rest Client节点调用REST接口创建CDM迁移作业。配置Rest Client节点的属性如下 : 节点名称:您自定义名称,例
问题描述 创建了Hive到DWS类型的连接,进行CDM传输任务失败。 解决方案 建议清空历史数据后再次尝试该任务。在使用CDM迁移作业的时候需要配置清空历史数据,然后再做迁移,可大大降低任务失败的概率。 父主题: 故障处理类
究、国际贸易促进等方面。 在这之前,H公司采用其自建的大数据集群,并安排专人维护,每年固定购买电信联通双线专用带宽,在机房、电力、专网、服务器、运维方面进行高额投入,但其在面对客户不断变化的业务诉求时,因为人员投入不足,大数据集群能力不匹配,而无法聚焦业务创新,使得存量100T的数据只有4%的利用率。
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
CDM是否支持参数或者变量? 问题描述 CDM是否支持参数或者变量? 解决方案 支持。 如果CDM作业使用了在数据开发时配置的作业参数或者变量,则后续在DataArts Studio数据开发模块调度此节点,可以间接实现CDM作业根据参数变量进行数据迁移。 父主题: 功能类
String 登录CloudTable集群的访问标识。建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 linkConfig.securityKey 是 String 登录CloudTable集群的密钥。建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 父主题:
linkConfig.user 否 String 登录Manager平台的用户名,使用集群配置时不用配置 linkConfig.password 否 String 登录Manager平台的密码,使用集群配置时不用配置 linkConfig.authType 否 枚举 认证类型,分为以下两种:
是否支持增量迁移? 问题描述 CDM是否支持增量迁移? 解决方案 CDM支持增量数据迁移。 利用定时任务配置和时间宏变量函数等参数,可支持以下场景的增量数据迁移: 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 详情请参见增量迁移。 父主题: 功能类
这2个参数支持配置为时间宏变量,例如: 起始时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1, DAY)}时,表示只导出昨天以后的数据。 终止时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)}时,表示只导出当前时间以前的数据。 这2个参数同时配置后,CDM
这2个参数支持配置为时间宏变量,例如: 起始时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1, DAY)}时,表示只导出昨天以后的数据。 终止时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)}时,表示只导出当前时间以前的数据。 这2个参数同时配置后,CDM
当MySQL、Oracle、PostgreSQL作为源端时,如果作业报错“Read timed out”,可能是由于源端发生主备倒换,源端出现网络波动等原因导致,建议作业配置失败后重试。 父主题: 故障处理类
name 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 Integer 配置ID,由系统生成,用户无需填写。 type String 配置类型,由系统生成
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
t-Token的值)。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 variables 否 Object 启动作业,配置变量参数,作业配置无变量时,为空对象。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 submissions Array
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
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。
滤,但并非索引列,或列值不离散,查询会全表扫描,导致JDBC连接超时。 图1 非索引列 解决方案 优先联系DBA修改表结构,将需要过滤的列配置为索引列,然后重试。 如果由于数据不离散,导致还是失败请参考2~4,通过增大JDBC超时时间解决。 根据作业找到对应的MySQL连接名称,查找连接信息。