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传输数据时所用的文件格式，目前支持以下文件格式： CSV_FILE：CSV格式，用于迁移文件到数据表的场景。 JSON_FILE：JSON格式，一般都是用于迁移文件到数据表的场景。 BINARY_FILE：二进制格式，不解析文件内容直接传输，不要求文件格式必须为二进制。适用于文件到文件的原样复制。
创建Oracle连接 表1 Oracle连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 输入便于记忆和区分的连接名称。 oracle_link 数据库服务器 数据库服务器域名或IP地址。 192.168.0.1 端口 Oracle数据库的端口。 3306 数据库连接类型 Oracle数据库连接类型。 Service
路径，CDM会将文件写入到该路径下。 文件格式：与源端一样，选择“二进制格式”，原始文件自身的格式不会改变。 重复文件处理方式：这里选择“跳过重复文件”。只有当源端和目的端存在文件名、文件大小都相同的文件时，CDM才会判定该文件为重复文件，这时CDM将跳过该文件，不迁移到OBS。
记录数据迁移入库时间 CDM在创建表/文件迁移的作业，支持连接器源端为关系型数据库时，在表字段映射中使用时间宏变量增加入库时间字段，用以记录关系型数据库的入库时间等用途。 前提条件 已创建连接器源端为关系型数据库，以及目的端数据连接。 目的端数据表中已有时间日期字段或时间戳字段。
SQL，设置执行参数或者调整SQL。 调整Spark切片大小： set spark.sql.files.maxPartitionBytes=xxM；默认值为128M，可适当调整为64M或者32M。 如果数据切分不均匀，可以修改SQL配置DISTRIBUTE BY rand()，增加一个shuffle过程，
_link。这里假设本地MySQL数据库信息如下： IP地址为1xx.120.85.24。 端口为3306。 数据库名称为DB_name。 登录用户为username。 密码为DB_password。 如果返回状态码为200，则说明创建命令执行成功。 curl -X POST -H
Hive迁移作业长时间卡顿怎么办？ 问题描述 Hive迁移作业长时间卡顿怎么办？ 解决方案 为避免Hive迁移作业长时间卡顿，可手动停止迁移作业后，通过编辑Hive连接增加如下属性设置： 属性名称：hive.server2.idle.operation.timeout 值：10m
Broker连接地址视做域名不断进行解析，导致性能消耗。建议修改CDM集群对应的ECS主机（通过集群IP查找对应的ECS主机）中的“/etc/hosts”文件，为其添加Broker连接地址的自映射，以便客户端能够快速解析实例的Broker。例如Kafka Broker地址配置为10.154
CDM可以通过批量导入的功能，实现批量创建作业，方法如下： 手动创建一个作业。 导出作业，将作业的JSON文件保存到本地。 编辑JSON文件，参考该作业的配置，在JSON文件中批量复制出更多作业。 将JSON文件导入CDM集群，实现批量创建作业。 您也可以参考通过CDM算子批量创建分表迁移作业，配合For
创建Oracle关系型数据库迁移作业时，无法获取模式名怎么处理？ 问题描述 创建Oracle关系型数据库迁移作业时，无法获取模式名。 原因分析 这是由于可能上传了暂不支持的最新ORACLE_8驱动（如Oracle Database 21c (21.3) drivers）。 解决方案
单击“确定”，根据浏览器提示，保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 说明： 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全，访问
连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 mongodb_link 服务器列表 MongoDB服务器地址列表，输入格式为“数据库服务器域名或IP地址：端口”。多个服务器列表间以“;”分隔。 192.168.0.1:7300;192.168.0.2:7301 数据库名称
MySQL迁移时报错“JDBC连接超时”怎么办？ 问题描述 MySQL迁移时报错：Unable to connect to the database server. Cause: connect timed out。 原因分析 这种情况是由于表数据量较大，并且源端通过where语
String 需要解压缩的文件后缀名。当一批文件中以该值为后缀时，才会执行解压缩操作，否则保持原样传输。当输入*或为空时，所有文件都会被解压。 fromJobConfig.fileSeparator 否 String 传输多个文件时，CDM使用这里配置的文件分隔符来区分各个文件，默认为|。 fromJobConfig
400 连接到文件服务器时出错。 连接到文件服务器时出错。 请联系客服或技术支持人员协助解决。 Cdm.0413 400 向文件服务器传输数据时出错。 向文件服务器传输数据时出错。 请联系客服或技术支持人员协助解决。 Cdm.0415 400 从文件服务器下载文件出错。 从文件服务器下载文件出错。
迁移数据到DLI时有数据丢失怎么处理？ 问题描述 目的端是DLI的迁移作业执行成功后，显示迁移的数据条数和DLI表中查询的数量对不上，存在数据丢失。 原因分析 查看客户的作业配置，客户并发数设置的是3，如图所示。 查看DLI官网文档不建议同时对一张表并发插入数据。 解决方案 将作业的抽取并发数改成1
Hudi源端的作业长时间处于BOOTING状态怎么解决？ 问题描述 在Hudi源端读Hudi作业长时间处于BOOTING状态。 原因分析 除去Yarn队列资源问题，一般作业是卡在执行Spark SQL读Hudi写Hive临时表，这步执行的速度取决于Hudi表的数据量与Yarn队列剩余资源。
linkConfig.serverlist 是 String 服务器地址列表，格式如：“host1:port1;host2:port2”。 linkConfig.password 是 String 连接Redis服务器的密码。 linkConfig.dbIndex 是 String
跳过重复文件实现），但不支持断点续传。 例如要迁移3个文件，第2个文件迁移到一半时由于网络原因失败，再次启动迁移任务时，会跳过第1个文件，从第2个文件开始重新传，但不能从第2个文件失败的位置重新传。 文件迁移时，单个任务支持千万数量的文件，如果待迁移目录下文件过多，建议拆分到不同目录并创建多个任务。
200版本CDM集群所支持的数据源。因各版本集群支持的数据源有所差异，其他版本支持的数据源仅做参考。 表/文件迁移支持的数据源类型 表/文件迁移可以实现表或文件级别的数据迁移。 表/文件迁移时支持的数据源如表1所示。 表1 表/文件迁移支持的数据源 数据源分类 源端数据源 对应的目的端数据源 说明 数据仓库 数据仓库服务（DWS）
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