数据迁移 根据迁移配置，华为云 OMS 服务会开始从源端存储系统拉取数据。同时，服务会确保数据的完整性和一致性，避免在迁移过程中出现数据丢失或损坏的情况。服务还支持断点续传功能，当迁移过程中出现网络中断或其他异常情况时，服务可以从断点处恢复传输，确保数据的完整性和迁移的连续性。 父主题：

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待迁移的存量数据及数据量统计 如果使用HDFS作为文件存储系统，可以通过客户端执行hadoop fs -du -h HDFS文件目录命令统计路径下的文件大小。 表4 现有数据量统计 大数据组件 待迁移数据的路径 数据量大小 文件个数或表个数 HDFS/OBS（或其他文件存储系统） /user/helloworld

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HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。 使用 MRS HBase可实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。选择MRS HBase可以实现物流数据

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虽然SAP HANA是内存数据库，但所有数据的修改都会被保存在持久存储系统中，因此即使遇到例如突然的停电导致停机，SAP HANA也能够恢复数据并确保数据不丢失。此外，为了在灾难发生后能够恢复数据，我们还必须定期将持久存储系统中的数据和数据库日志备份到远端，例如OBS桶中。关于SAP

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迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。

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迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。

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数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率，即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中

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FunctionGraph 按需计费：1.33元/100万次（调用大于100万次） 区域：华北-北京四 计费模式：按需计费 购买量：1 函数调用次数费用 对象存储系统 OBS 区域：华北-北京四 存储空间：数据存储（多AZ存储） 默认存储类别：标准存储 桶策略：私有 请求费用：0.0100元/万次 存储空间：0

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迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。

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技术模型 技术模型定义系统采用的关键技术部件和技术栈，包括整体框架技术，公共机制，基础设施，公共服务/组件，以及各逻辑功能元素的技术方案等。元素介绍如下表所示： 表1 技术模型元素介绍 元素名 图标 含义 Module （IEEE 610.12-1990）系统中一个逻辑上可分离的

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不同但对象名称相同的情况，会如何处理？ OBS迁移到NAS，如果源端存在同名但大小写不同的对象，会如何处理？ 关于OBS、NAS和SMB存储系统之间进行异构迁移的对象长度限制说明 如何解决迁移集群创建失败问题 如何获取微软云的访问凭证

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提供ACID能力，支持一些事务特性和并发能力 提供行级别的数据修改能力 支持Schema演进功能 支撑分区演进功能 支持隐式分区功能 支持历史版本回溯功能 Iceberg关键技术和优势 Iceberg支持分支和标签功能，能更加灵活的管理快照生命周期。 Iceberg支持丰富的Spark SQL能力。 父主题： 组件介绍

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多份漫游用户配置拷贝，此时如果分别修改过用户配置，将出现配置冲突、修改的配置无法正常保存到漫游用户配置中。 用户个人数据使用共享的存储系统，存储系统由第三方提供（如NAS）。 云应用基于Windows Server的RDS服务来发布应用，用户之间通过会话隔离，相互的基本操作互不影

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密钥的管理中心，负责票据的分发。 Yarn 资源管理系统，它是一个通用的资源模块，可以为各类应用程序进行资源管理和调度。 DBService 高可用性的关系型数据库存储系统，提供元数据的备份与恢复功能。 父主题： HetuEngine

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数据复制服务 是否采用了并发技术 并发技术是提升性能的关键技术，DRS在多个环节采用了并发技术，总体可以分为两个大类并发技术：读写类并发和线程类并发。 读写类并发 为了提升全量阶段历史数据的搬迁，同时对抗网络的不稳定性，DRS实现了数据行级并发抽取效果，从而使得历史数据搬迁速度最大

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ream算子）、向量化引擎等领域中较重要的特性。目前 GaussDB 除了保留PostgreSQL的标准接口和公共函数外，在自研生态、架构和关键技术上也有了新的发展，开源了集中式部署的能力，重构了存储引擎和优化器。GaussDB与PostgreSQL有如下不同： PostgreSQL

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删除Hive on HBase表中的单行记录 操作场景 由于底层存储系统的原因，Hive并不能支持对单条表数据进行删除操作，但在Hive on HBase功能中，MRS Hive提供了对HBase表的单条数据的删除功能，通过特定的语法，Hive可以将自己的HBase表中符合条件的一条或者多条数据清除。

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che Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。 图1 Alluxio架构 优势： 提供内存级I/O吞吐率，同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销

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。 功能模型（可选） 功能模型描述按功能分解出特性、功能组、功能元素，以及它们之间的依赖关系。 技术模型（必选） 技术模型定义系统采用的关键技术部件和技术栈，包括整体框架技术，公共机制，基础设施，公共服务/组件，以及各逻辑功能元素的技术方案等。 父主题： 逻辑视图

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级的数据详单查询。 图2 车联网行业海量数据存储场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时

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迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。

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