将Hudi表数据同步到Hive 通过执行run_hive_sync_tool.sh可以将Hudi表数据同步到Hive中。 例如：需要将HDFS上目录为hdfs://hacluster/tmp/huditest/hudimor1_deltastreamer_partition的Hu

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直接重启耗时约10分钟 滚动重启 滚动重启时运行在重启实例上的任务将失败，可以向其他节点提交任务 10个节点耗时约50分钟 Flume 直接重启 停止期间数据流中断，启动后恢复 直接重启耗时约5分钟 滚动重启 滚动重启时，重启节点数据流将停止，启动后恢复 滚动重启10个节点耗时约30分钟 Hue

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word[1], word[2]); } }); //将Stream1注册为Table1 tableEnv.registerDataStream("Table1", kafkaStream

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Flink对接 云搜索服务 （ CSS ）样例程序（Java） 功能介绍 当前基于随机数生成器实现了一个持续产生长度为4字符串的数据源用于写入数据。 样例代码 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.flink.examples。 public class

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的事情。 云数据迁移 服务（ CDM ）可以请轻松将外部数据源（关系数据库、 对象存储服务 、文件系统服务等）加载到Hive分区表。 本实践为您演示使用CDM云服务将MySQL数据导入到 MRS 集群内的Hive分区表中。 假设MySQL数据库中有一张表“trip_data”，保存了自行车骑行

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MRS最佳实践 分类 相关文档 数据分析类 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS

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SLI告警。 解决容灾集群计划性迁移时会触发全量备份的问题。 解决告警ALM-19012 HBase系统表目录或文件丢失告警误报的问题。 解决写入HBase数据将磁盘写满的问题。 解决检查HBase进程的异常日志hs_err_pid_*.log归档到etc目录下，导致配置目录过大的问题。 解

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问。 “全量”： 该模式为数据库一次性同步，适用于可中断业务的数据库同步场景，全量同步将非系统数据库的全部数据库对象和数据一次性同步至目标端数据库。 “增量”： 增量同步通过解析日志等技术，将源端产生的增量数据同步至目标端。 是否开启Binlog快速清理 选择是否开启目标数据库实

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同步阶段通过解析日志等技术，将源端和目标端数据保持数据持续一致。 “全量”： 该模式为数据库一次性同步，适用于可中断业务的数据库同步场景，全量同步将非系统数据库的全部数据库对象和数据一次性同步至目标端数据库。 “增量”： 增量同步通过解析日志等技术，将源端产生的增量数据同步至目标端。

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同步阶段通过解析日志等技术，将源端和目标端数据保持数据持续一致。 “全量”： 该模式为数据库一次性同步，适用于可中断业务的数据库同步场景，全量同步将非系统数据库的全部数据库对象和数据一次性同步至目标端数据库。 “增量”： 增量同步通过解析日志等技术，将源端产生的增量数据同步至目标端。

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阶段通过解析日志等技术，将源端和目标端数据保持数据持续一致。 说明： 选择“全量+增量”同步模式，增量同步可以在全量同步完成的基础上实现数据的持续同步，无需中断业务，实现同步过程中源业务和数据库继续对外提供访问。 “增量”： 增量同步通过解析日志等技术，将源端产生的增量数据同步至目标端。

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DRS任务失败。 目标库若已存在数据，DRS在增量迁移过程中源库相同主键的数据将覆盖目标库已存在的数据，因此在迁移前需要用户自行判断数据是否需要清除，建议用户在迁移前自行清空目标库。 目标库实例若选择将时间戳类型（TIMESTAMP，DATETIME）的列作为分片键，则源库数据在

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该模式为数据持续性实时同步，通过全量过程完成目标端数据库的初始化后，增量同步阶段通过解析日志等技术，将源端和目标端数据保持数据持续一致。 “增量”： 增量同步通过解析日志等技术，将源端产生的增量数据同步至目标端。 指定公网IP 网络类型选择“公网网络”时可见，选择为DRS实例绑定

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问。 “全量”： 该模式为数据库一次性同步，适用于可中断业务的数据库同步场景，全量同步将非系统数据库的全部数据库对象和数据一次性同步至目标端数据库。 “增量”： 增量同步通过解析日志等技术，将源端产生的增量数据同步至目标端。 指定公网IP 网络类型选择“公网网络”时可见，选择为D

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束等过程中，如有遇到问题，可先参考“故障排查”章节进行排查。 其他限制 DRS同步时会有大量数据写入目标库，目标库max_allowed_packet 参数过小会导致无法写入，建议将目标库max_allowed_packet参数值设置为大于100MB。 源库和目标库时区设置必须一致。

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直接重启耗时约10分钟 滚动重启 滚动重启时运行在重启实例上的任务将失败，可以向其他节点提交任务 10个节点耗时约50分钟 Flume 直接重启 停止期间数据流中断，启动后恢复 直接重启耗时约5分钟 滚动重启 滚动重启时，重启节点数据流将停止，启动后恢复 滚动重启10个节点耗时约30分钟 Hue

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MongoDB连接迁移失败时如何处理？ Hive迁移作业长时间卡顿怎么办？ 使用CDM迁移数据由于字段类型映射不匹配导致报错怎么处理？ MySQL迁移时报错“JDBC连接超时”怎么办？ 创建了Hive到DWS类型的连接，进行CDM传输任务失败时如何处理？ 如何使用CDM服务将MySQL的数据导出成SQL文件，然后上传到OBS桶？

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Hive维表 功能描述 您可以将Hive表用作时态表，通过时态连接来关联Hive表。有关时态连接的详细信息，请参阅 temporal join。 Flink支持processing-time temporal join Hive Table，processing-time temporal

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使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kaf

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介绍JDBC的MySQL作为Source表、Sink表以及维表的DDL定义，以及创建表时使用的WITH参数和代码示例，指导如何在FlinkServer作业管理页面对接JDBC。 FlinkServer界面回显FlinkSQL时，SQL中的“password”字段将显示为空，在回显状态下需要将密码信息补齐后再提交作业。

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使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kaf

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