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抽样内容对比。 数据验证方法 数据分为数据库数据、中间件数据和文件数据，这三种数据的一致性验证方法和工具不同： 数据库数据一致性验证的方法如下表所示。 表2 数据库一致性对比方式 对比项 工具 描述 库和表级内容对比 DRS工具 查询对比数据库表的每一条数据，确保每一条的每一个
TB 数据分层 调研数据分层主要用于迁移优先级和数据校验标准。 数据接入层、中间层、结果层 数据权限 根据源端数据权限控制组件的不同，选择不同的权限数据迁移方式 Sentry、Ranger等 数据重要性 调研数据重要性的目的是区分核心数据和非核心数据，用于迁移优先级和数据校验标准。
数据边界 华为云提供了全方位数据边界保护您的敏感数据，全方位数据边界基于身份控制策略、网络控制策略和资源控制策略构筑起一道坚固的数据安全屏障。确保只有经过严格验证的可信身份，在符合安全标准的可信网络环境中，方能获得对特定资源的访问权限，从而保障数据安全。如下图所示，可信身份从互联
务结合并推动业务现代化的几个方面： 自动化和智能决策：AI技术可以通过自动化和智能决策来提升业务效率和准确性。例如，利用机器学习算法，企业可以自动处理大量的数据，识别模式和趋势，进行预测分析和决策支持。这有助于加快业务流程，减少人力资源消耗，并提高决策的准确性和效果。 个性化和客
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题： 调研评估
、社交媒体等各种数据源。通过数据采集和提取，将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成： 数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和转换的过程。这包括数据清洗、数据预处理、数据格式转换、数据合并等操作，以确保数据的一致性和准确性。 数据存储： 大数据平台需要具备高效
大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施
大数据 大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，对于企业来说，如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数
全方位数据边界 全方位数据边界基于身份控制策略、网络控制策略和资源控制策略构筑起一道坚固的数据安全屏障。确保只有经过严格验证的可信身份，在符合安全标准的可信网络环境中，方能获得对特定资源的访问权限，从而保障数据安全。如下图所示，可信身份从互联网（不可信网络）访问云资源的请求会被拒
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平
数据层迁移方案 数据层主要负责业务数据的持久化，为上层业务逻辑的实现提供数据支持，数据层包括两类数据，结构化数据和非结构化数据。结构化数据包含各类数据库，例如MySQL数据库、MongoDB数据库等，非结构化数据包含对象存储、各类文件存储等。 结构化数据迁移方案 结构化数据，主要
场景，用于数据库在线迁移和数据库实时同步的云服务。DRS服务是一种易用、稳定、高效，用于数据库平滑迁移和数据库持续同步的云服务。DRS围绕云数据库，降低了数据库之间数据流通的复杂性，有效的减少数据传输的成本。数据复制服务支持多种数据源之间的数据流通，实时迁移、备份迁移、实时同步、
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。
现，以确保在硬件或软件故障情况下的数据和任务的持久性。 数据安全和合规性：在云上部署的大数据集群需要有严格的数据安全和合规性保障。采用适当的数据加密、身份验证、访问控制和数据隔离措施，以保护敏感数据免受潜在的安全威胁。 成本效益：在云上部署大数据集群时，需要考虑成本效益。云服务提
简称DIS） 处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。详细信息请参考官网文档。 云数据迁移（Cloud
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计
档。 数据安全中心 数据安全中心服务（Data Security Center，DSC）是新一代的云化数据安全平台，提 供数据分级分类、数据安全风险识别、数据水印溯源和数据静态脱敏等基础数据安全能力。DSC通过数据安全总览整合数据安全生命周期各阶段状态，对外呈现整体云上数据安全态
困难，无法形成全局性的安全态势感知。 同时，合规要求的提高也给企业带来了新的挑战。国内外的法律法规，如中国的网络安全法、数据安全法和个人信息保护法，欧盟的GDPR，金融行业的PCI-DSS，医疗行业的HIPPA等，对数据隐私和网络安全提出了严格的要求。企业需要投入大量的资源来满足
平台调研 大数据调研简介 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息： 大数据平台调研，包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研，包括待迁移的数据类型、数据量、元数据、数据权限、数据更新频率等。
图1 大数据的数据迁移顺序 元数据迁移 首先，进行元数据的迁移。元数据是描述数据的数据，包括数据结构、数据定义、数据关系等信息。在元数据迁移阶段，需要将原始数据的元数据信息导出，并在目标系统中重新建立或导入元数据，以确保目标系统能够正确理解和解析数据。 历史数据迁移 在元数据迁移完
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