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基本概念 CDM集群 CDM集群是指用户拥有的CDM实例，一个CDM集群由1个或多个虚拟机组成。一个用户可以创建多个CDM集群，例如为财务部门和采购部门各创建一个CDM实例，实现数据访问权限的隔离。 本地环境 本地环境是指用户自建或者租用的IDC中的数据存储系统，或者第三方云环境
源端为FTP/SFTP JSON样例 "from-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "fromJobConfig
MySQL数据迁移到OBS 操作场景 CDM支持表到OBS的迁移，本章节以MySQL-->OBS为例，介绍如何通过CDM将表数据迁移到OBS中。流程如下： 创建CDM集群并绑定EIP 创建MySQL连接 创建OBS连接 创建迁移作业 前提条件 已获取OBS的访问域名、端口，以及AK、SK。
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
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
MySQL数据迁移到OBS 操作场景 CDM支持表到OBS的迁移，本章节以MySQL-->OBS为例，介绍如何通过CDM将表数据迁移到OBS中。流程如下： 创建CDM集群并绑定EIP 创建MySQL连接 创建OBS连接 创建迁移作业 前提条件 已获取OBS的访问域名、端口，以及AK、SK。
MySQL数据迁移到DWS 操作场景 CDM支持表到表的迁移，本章节以MySQL-->DWS为例，介绍如何通过CDM将表数据迁移到表中。流程如下： 创建CDM集群并绑定EIP 创建MySQL连接 创建DWS连接 创建迁移作业 前提条件 已获取DWS数据库的IP地址、端口、数据库名
MySQL数据迁移到DWS 操作场景 CDM支持表到表的迁移，本章节以MySQL-->DWS为例，介绍如何通过CDM将表数据迁移到表中。流程如下： 创建CDM集群并绑定EIP 创建MySQL连接 创建DWS连接 创建迁移作业 前提条件 已获取DWS数据库的IP地址、端口、数据库名
是否支持字段转换？ 支持，CDM支持以下字段转换器： 脱敏 去前后空格 字符串反转 字符串替换 表达式转换 在创建表/文件迁移作业的字段映射界面，可新建字段转换器，如下图所示。 图1 新建字段转换器 脱敏 隐藏字符串中的关键信息，例如要将“12345678910”转换为“123****8910”，则配置如下：
如何使用Java调用CDM的Rest API创建数据迁移作业？ CDM提供了Rest API，可以通过程序调用实现自动化的作业创建或执行控制。 这里以CDM迁移MySQL数据库的表city1的数据到DWS的表city2为例，介绍如何使用Java调用CDM服务的REST API创建、启动、查询、删除该CDM作业。
配置FTP/SFTP源端参数 作业中源连接为FTP/SFTP连接时，源端作业参数如表1所示。 高级属性里的参数为可选参数，默认隐藏，单击界面上的“显示高级属性”后显示。 表1 FTP/SFTP作为源端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 源目录或文件 待迁移数
文件格式介绍 在创建CDM作业时，有些场景下源端、目的端的作业参数中需要选择“文件格式”，这里分别介绍这几种文件格式的使用场景、子参数、公共参数、使用示例等。 CSV格式 JSON格式 二进制格式 文件格式的公共参数 文件格式问题解决方法 CSV格式 如果想要读取或写入某个CSV
MySQL数据迁移到MRS Hive分区表 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）提供企业级大数据集群云服务，里面包含HDFS、Hive、Spark等组件，适用于企业海量数据分析。 其中Hive提供类SQL查询语言，帮助用户对大规模的数据进行提取
文件格式介绍 在创建CDM作业时，有些场景下源端、目的端的作业参数中需要选择“文件格式”，这里分别介绍这几种文件格式的使用场景、子参数、公共参数、使用示例等。 CSV格式 JSON格式 二进制格式 文件格式的公共参数 文件格式问题解决方法 CSV格式 如果想要读取或写入某个CSV
MySQL数据迁移到MRS Hive分区表 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）提供企业级大数据集群云服务，里面包含HDFS、Hive、Spark等组件，适用于企业海量数据分析。 其中Hive提供类SQL查询语言，帮助用户对大规模的数据进行提取
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