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归档数据迁移方案 本节介绍各云服务商存在归档数据时，如何解冻并迁移到华为云OBS。
>>非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 >>计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据。非结构化数据其格式非常多样
方案概述 应用场景 在办公场景中，如果遇到以图片或纸质文件形式存储的表格，想提取其中的数据并进行重新存储，人工提取的方式费时，费力，如果文件较多，效率会非常低，识别过程中数据安全无法得到保障，且容易出错。华为云通用表格识别，可以提取表格图片内的文字和
为已经从大数据开源社区的参与者，转变成为社区和生态的引领者之一。 什么是CarbonData？CarbonData是一种大数据高效存储格式解决方案。针对当前大数据领域，分析场景需求各异而导致的存储冗余问题，CarbonData提供了一种新的融合数据存储方案，一份数据同时支持多种
方案概述 应用场景 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。本节操作以永洪BI对接DLI提交S
方案架构 针对传统企业在大数据场景面临的问题，华为云提供了基于对象存储服务OBS作为统一数据湖存储的大数据存算分离方案。 图1 基于OBS的华为云大数据存算分离方案 华为云大数据存算分离方案基于对象存储服务OBS的大容
对于大数据平台的数据安全防护，可以通过建设大数据安全平台，统一实现数据管理组件安全和数据流动监控，来保证对大数据平台安全应用。对大数据平台的各个数据存储和管理组件进行权限控制、数据脱敏、数据加密以及数据审计等防护，来保护其中存储及应用的数据内容；通过监控数据在系统中的流动情况，实
数据清洗一直是一个令人头疼的问题，不管是在企业中，还是在学术的较新领域中，一个优秀的对脏乱差数据进行清洗的方案一定是不可或缺的。除了某些特定的需求外，经过预处理之后的结构化数据，应该满足以下特点：所有值都是数字–机器学习算法取决于所有数据都是数字。这意味着我们需要替换缺少的值，非
使用“源端/目的端双写方案”方案迁移增量对象数据 操作场景 本章节指导用户使用“源端/目的端双写方案”方案迁移增量对象数据。此方案优势在于可以确保业务零中断。 主要迁移步骤如下所示： 用户在全量迁移前，需配置业务同时向源端
传统关系数据库主要面向事务处理和数据分析应用领域，擅长解决结构化数据管理问题，在管理非结构化数据方面存在某些先天不足之处，尤其在处理海量非结构化信息时更是面临巨大挑战。为了应对非结构化数据管理的挑战，出现了各种非结构化数据管理系统，例如基于传统关系数据库系统扩展的非结构化数据管理系统，基于NoSQL的非结构化数据管理系统等。
磁盘的存储资源，提升数据库性能。 方案架构 方案优势 将数据重新整理并连续存储，减少磁盘的随机读写操作，提高数据库的性能。 将数据重新整理并紧凑存储，减少数据在磁盘上的占用空间，节省存储资源。
使用"多次同步方案"迁移增量对象数据 操作场景 本章节指导用户使用"多次同步方案"迁移增量对象数据。 主要迁移步骤如下所示： 使用OMS完成源端数据的全量迁移。 多次增量迁移数据，减少源端和目的端数据差异。
云盘的方案如表1所示。 存储空间受限 数据上云：将OBS作为数据存储池。OBS提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。
以显著减少磁盘上的存储。使用DLI可轻松将CSV格式数据转换为Parquet格式数据。 方案架构 将CSV格式的数据上传到对象存储服务OBS，使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据，并将转换后的Parquet数据存储到OBS中。
用云来分析非结构化数据。 随着人们对机器学习和人工智能的兴趣日益浓厚，我们将看到更多的投资用于实现这一目标的非结构化数据分析和数据管理解决方案。由于非结构化数据非常庞大且难以处理，而且其中很多数据都是在云之外的边缘发展起来的，因此跨边界到云的数据管理、简化非结构化数据的吸收、云
的数据同步。 图1 跨系统业务数据集成与转换架构图 ROMA Connect的数据集成直接读取业务系统A中数据库的数据，并根据集成任务的配置，筛选出指定数据并进行数据转换，然后把转换后的数据写入到业务系统B的数据库中。
方案概述 应用场景 MongoDB 作为一种非常流行的 NoSQL 数据库，在大规模数据存储和处理中有着广泛的应用。随着数据量的不断增长，企业对于高效的数据存储和处理需求也日益增加。MongoDB 以其灵活的数据模型、可扩展性和高可用性，成为了许多企业构建大规模数据存储平台的首选。
数据清洗一直是一个令人头疼的问题，不管是在企业中，还是在学术的较新领域中，一个优秀的对脏乱差数据进行清洗的方案一定是不可或缺的。除了某些特定的需求外，经过预处理之后的结构化数据，应该满足以下特点：所有值都是数字–机器学习算法取决于所有数据都是数字。这意味着我们需要替换缺少的值，非
准确性。 Redis 作为高性能内存数据库，在现代应用中占据着重要地位。在缓存方面，它能够减轻后端数据库的负载，提升数据访问速度。例如，在电商平台中，商品的热门信息可以存储在 Redis 中，当用户查询时能够快速响应，减少对数据库的频繁访问。在消息队列场景中，Redis 的发布
提高性能和数据可靠性。 （十四）使用分布式架构 使用Cluster集群进行数据分片和分布式存储，可以提高系统扩展性和并发能力。Cluster集群将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据。当数据量增加时，可以通过添加节点来扩展存储容量和提高
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