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INT 用于存储有符号整数,精度为10,标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。
INT 用于存储有符号整数,精度为10,标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。
正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时,对简单CSV格式的文件,CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本,由于字段值也包含了分隔符,所以无法使用分隔符进行字段分隔,此时可以使用正则表达式分隔。
正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时,对简单CSV格式的文件,CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本,由于字段值也包含了分隔符,所以无法使用分隔符进行字段分隔,此时可以使用正则表达式分隔。
CDM迁移作业的抽取并发数应该如何设置? CDM通过数据迁移作业,将源端数据迁移到目的端数据源中。其中,主要运行逻辑如下: 数据迁移作业提交运行后,CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数,将每个作业拆分为多个Task,即作业分片。 不同源端数据源的作业分片维度有所不同,因此某些作业可能出现未严格按作业
原因分析 这种情况一般是源表与目标表类型不匹配导致,例如源端dli字段为string类型,目标端dws字段为varchar(50)类型,导致精度缺省,就会报:value too long for type character varying。
终端节点 终端节点(Endpoint)即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 云数据迁移服务的终端节点如表1所示,请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 CDM数据集成Endpoint 区域名称 区域ID 终端节点
CDM不同集群规格对应并发的作业数是多少? CDM通过数据迁移作业,将源端数据迁移到目的端数据源中。其中,主要运行逻辑如下: 数据迁移作业提交运行后,CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数,将每个作业拆分为多个Task,即作业分片。 不同源端数据源的作业分片维度有所不同,因此某些作业可能出现未严格按作业
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
DS='${dateformat(yyyy-MM-dd,-1,DAY)}' date类型值是否保留一位精度 date类型值是否保留一位精度。 是 分区字段含有空值 是否允许分区字段包含空值。 是 拆分作业 选择“是”,会根据“作业拆分字段”值,将作业拆分为多个子作业并发执行。
age > 18 and age <= 60 date类型值是否保留一位精度 date类型值是否保留一位精度。 否 抽取分区字段 抽取数据时使用该字段进行数据切分, 从而实现并行化抽取。
源端p > 38位时,Hive按38位创建,s小于0时,按0创建,受Hive数据类型限制,此场景可能会导致数据写入后精度丢失。
Hudi目的端的作业执行卡Running,读取行数写入行数相等且不再增加怎么解决? 问题描述 CDM写Hudi为两段式,先写到hive临时表,然后再执行spark sql写到Hudi,写入行数统计的是写hive临时表的行数,当行数不再增长时,说明源端数据已经读完写到Hive表中,此时作业正在执行
Hive数据源约束 Hive中使用Parquet格式存储时间戳数据时,时间戳的精度为纳秒级别(即精确到毫微秒),即2023-03-27 00:00:00.000。当源端数据精度大于纳秒级别时,字段映射时会对数据进行截取。
DS='${dateformat(yyyy-MM-dd,-1,DAY)}' date类型值是否保留一位精度 date类型值是否保留一位精度。
Oracle数据迁移到DWS 操作场景 CDM支持表到表的迁移,本章节介绍如何通过CDM将数据从Oracle迁移到数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中,流程如下: 创建CDM集群并绑定EIP 创建Oracle连接 创建DWS连接 创建迁移作业
通过数据开发使用参数传递灵活调度CDM作业 如果CDM作业接收来自数据开发作业配置的参数,则在数据开发模块可以使用诸如EL表达式传递动态参数来调度CDM作业。 本示例介绍的参数传递功能仅支持CDM 2.8.6版本及以上集群。 本示例以执行迁移Oracle数据到MRS Hive的CDM
性能调优 概述 根据数据迁移模型分析,除了源端读取速度、目的端写入性能、带宽优化外,您也可以通过如下方式优化作业迁移速度: 使用大规格CDM集群 不同规格的CDM集群网卡带宽、集群最大抽取并发数等有所差异。如果您有较高的迁移速度需求,或当前CDM集群的CPU使用率、磁盘使用率、内存使用率等指标经常在较高区间运行
如何处理CDM从OBS迁移数据到DLI出现迁移中断失败的问题? 问题描述 CDM从OBS迁移数据到DLI出现迁移中断失败。 解决方案 此类作业问题表现为配置了脏数据写入,但并无脏数据。这种情况下需要调低并发任务数,即可避免此类问题。 父主题: 故障处理类
通过CDM节点批量创建分表迁移作业 适用场景 业务系统中,数据源往往会采用分表的形式,以减少单表大小,支持复杂的业务应用场景。 在这种情况下,通过CDM进行数据集成时,需要针对每张表创建一个数据迁移作业。您可以参考本教程,通过数据开发模块的For Each节点和CDM节点,配合作业参数