传统数据库面临硬件成本高，维护难度大等问题，企业上云诉求强烈，本章介绍如何通过DRS服务，将MySQL分库分表数据库迁移至华为云DDM。 方案架构 本示例源端为一个分库分表关联两个MySQL实例，目标端为一个DDM关联两个RDS for MySQL实例，通过DRS将源端数据迁移至目标端，并在手动结束增量同步任

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包的形式进行传输，且支持加密，因此隐私性相对比较理想，但由于拆包组包的过程较复杂，所以在海量并发时也容易出现一些不可预期的稳定性问题。 HLS：苹果推出的流媒体协议，将视频分成5-10秒的视频小分片，然后用m3u8索引表进行管理，由于客户端下载到的视频都是5-10秒的完整数据，故

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选择表模型 在设计 数据仓库 模型的时候，最常见的有两种：星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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VALUES (DEFAULT) ); 对已有的表进行分区 表只能在创建时被分区。 如果用户有一个表想要分区，用户必须创建一个分过区的表，把原始表的数据载入到新表，再删除原始表并且把分过区的表重命名为原始表的名称。 用户还必须重新授权表上的权限。例如： 1 2 3 4 5

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同一个Region的两个VPC可以通过VPN连通吗？ 不可以。 对于同Region的两个VPC，您可以通过对等连接（VPC peering）或者云连接（CC）打通两个VPC。 父主题： 组网与使用场景

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同一个Region的两个VPC可以通过VPN连通吗？ 不可以。 对于同Region的两个VPC，您可以通过对等连接（VPC peering）或者云连接（CC）打通两个VPC。 父主题： 组网与使用场景

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公网网络迁移产生的数据传输费用收取标准请参见：弹性公网IP价格计算器。 可用区 图3 可用区 表5 任务可用区 参数 描述 可用区 DRS任务创建的可用区，选择跟源或目标库相同的可用区性能更优。 企业项目和标签 图4 企业项目和标签 表6 企业项目和标签 参数 描述 企业项目 企业项目是一种云资源管理方式

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公网网络迁移产生的数据传输费用收取标准请参见：弹性公网IP价格计算器。 可用区 图3 可用区 表5 任务可用区 参数 描述 可用区 DRS任务创建的可用区，选择跟源或目标库相同的可用区性能更优。 企业项目和标签 图4 企业项目和标签 表6 企业项目和标签 参数 描述 企业项目 企业项目是一种云资源管理方式

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的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录RDS MySQL，并使用下述命令在flink库下创建orders表，并插入数据。创建数据库的操作可以参考创建RDS数据库。 在flink数据库库下创建orders表： CREATE TABLE `flink`

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会判断该表的所有Region是否下线，上述1的情况下关闭超时也会认为是下线，然后HMaster返回关闭成功。 关闭成功之后，删除表，HBase表对应的数据目录被删掉。 在删除表之后，该数据目录会被还处于flush memstore阶段的Region重新创建。 再创建该表时，将te

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的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录RDS MySQL，并使用下述命令在flink库下创建orders表，并插入数据。创建数据库的操作可以参考创建RDS数据库。 在flink数据库库下创建orders表： CREATE TABLE `flink`

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参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 数据源类型，‘jdbc’表示使用JDBC connector，必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector

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伙伴如何查看严选订单和严选分成？ 客户购买严选商城商品之后，可以在伙伴中心的“销售 > 客户业务 > 客户订单”中查看客户的严选订单。 每月账单生成后，解决方案提供商可以在伙伴中心的“销售 > 伙伴账务 > 严选分账”中查看并确认严选账单。 父主题： 严选商城和订单

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参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 数据源类型，‘jdbc’表示使用JDBC connector，必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector

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其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录MySQL，并使用下述命令在flink库下创建orders表。 CREATE TABLE `flink`.`orders` (

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创建Kudu表 功能简介 通过KuduClient.createTable(String name, Schema schema, CreateTableOptions builder)方法创建表对象，其中需要指定表的schema和分区信息。 代码样例 如下是创建表的代码片段： //

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创建Kudu表 功能简介 通过KuduClient.createTable(String name, Schema schema, CreateTableOptions builder)方法创建表对象，其中需要指定表的schema和分区信息。 代码样例 如下是创建表的代码片段： //

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从Kafka源表中读取数据，将JDBC表作为维表，并将二者生成的表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在 DLI 上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafk

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其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录MySQL，并使用下述命令在flink库下创建orders表。 CREATE TABLE `flink`.`orders` (

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会判断该表的所有Region是否下线，上述1的情况下关闭超时也会认为是下线，然后HMaster返回关闭成功。 关闭成功之后，删除表，HBase表对应的数据目录被删掉。 在删除表之后，该数据目录会被还处于flush memstore阶段的Region重新创建。 再创建该表时，将te

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从Kafka源表中读取数据，将JDBC表作为维表，并将二者生成的表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafk

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