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迁移作业原理 数据迁移模型 CDM数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。
自然周期调度之同周期依赖原理 解释说明 即作业A依赖于作业B的相同调度周期的运行实例。周期单位包括分钟、小时、天、周、月这五种，不同调度周期的作业，其允许配置的依赖作业调度周期总结如图1所示。
自然周期调度之上一周期依赖原理 自然周期调度的概念 自然周期调度作业的调度周期包括分钟、小时、天、周、月这五种周期，不同调度周期的作业，其允许配置的依赖作业调度周期总结如图1所示。
自动建表原理介绍 CDM将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）中自动建表时，DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。
增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导
增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 数据迁移进阶实践
终止时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)}时，表示只导出当前时间以前的数据。 这2个参数同时配置后，CDM就只导出前一天内的数据，再将该作业配置为每天0点执行一次，就可以增量同步每天新生成的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍
终止时间配置为${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就只导出前一天内的数据，再将该作业配置为每天0点执行一次，就可以增量同步每天新生成的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍
参数原理：如果启用，在作业执行时CDM会自动创建临时表，先将数据导入到该临时表，导入成功后再通过数据库的事务模式将数据迁移到目标表中；导入失败则将目的表回滚到作业开始之前的状态。
参数原理：如果启用，在作业执行时CDM会自动创建临时表，先将数据导入到该临时表，导入成功后再通过数据库的事务模式将数据迁移到目标表中；导入失败则将目的表回滚到作业开始之前的状态。
父主题： 增量迁移原理介绍
参数原理：“过滤类型”选择“通配符”时，CDM就可以通过用户配置的通配符过滤文件或路径，CDM只迁移满足指定条件的文件或路径。
父主题： 增量迁移原理介绍
月周期的作业依赖天周期的作业，为什么天周期作业还未跑完，月周期的作业已经开始运行？ 可能原因 月周期的作业依赖天周期的作业，依赖的是上个月的天周期作业是否全部运行完成，周期调度依赖原理的理解有误导致的。 如下图，月周期的作业依赖天周期的作业。
指标设计 业务指标 技术指标 父主题： 数据架构
参数原理：“过滤类型”选择“通配符”时，CDM就可以通过用户配置的通配符过滤文件或路径，CDM只迁移满足指定条件的文件或路径。
统计维度：用于观察和分析业务数据的视角，支撑对数据进行汇聚、钻取、切片分析，用于SQL中的GROUP BY条件。 时间限定：时间限定是时间条件限制的标准化定义。 通用限定：统计的业务范围，筛选出符合业务规则的记录（类似于SQL中where后面的条件，不包括时间区间）。
参数配置后，CDM就只导出前一天内的数据，再将该作业配置为每天0点执行一次，就可以增量同步每天新生成的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍
参数配置后，CDM就只导出前一天内的数据，再将该作业配置为每天0点执行一次，就可以增量同步每天新生成的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍
新建整库迁移作业 操作场景 CDM支持在同构、异构数据源之间进行整库迁移，迁移原理与新建表/文件迁移作业相同，关系型数据库的每张表、Redis的每个键前缀、Elasticsearch的每个类型、MongoDB的每个集合都会作为一个子任务并发执行。
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