Hadoop类型的数据源进行数据迁移时，建议使用的组件版本有哪些？ 建议使用的组件版本既可以作为目的端使用，也可以作为源端使用。 表1 建议使用的组件版本 Hadoop类型 组件 说明 MRS /Apache/ FusionInsight HD Hive 暂不支持2.x版本，建议使用的版本：

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负责设计和管理企业在云上的数据架构，包括数据存储、数据处理、数据集成和 数据治理 。 选择合适的数据存储方案，例如关系型数据库、NoSQL数据库、 数据仓库 等。 确保数据的质量、安全性和合规性。 与应用架构师和云架构师紧密合作，确保数据架构与整体架构的兼容性。 深入理解数据建模、数据仓库、 数据湖 、数据治理等概念和技术。

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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库的权限被修改，会影响当前用户，用户组，其他用户在默认数据仓库中创建库、创建表等操作的操作权限范围；会扩大或缩小权限。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库权限发生更改。

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CDM 在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 （ DLI ） 支持分区表的分区信息分片。 不支持非分区表分片。

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约束与限制中创建的与LDAP中同名的用户密码，即HiveServer健康检查所使用的用户对应的密码。 - 修改完成后，单击左上方“保存”，在弹出的对话框中单击“确定”保存配置。 单击“实例”，勾选配置状态为“配置过期”的实例，选择“更多 > 重启实例”重启受影响的Hive实例。 步骤二：访问HiveServer

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CDM在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索（DLI） 支持分区表的分区信息分片。 不支持非分区表分片。

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L、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构

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auth.user：在Kibana中创建的具有1创建的索引的操作权限的用户密码及用户名，详细内容请参见使用Kibana创建用户并授权。 es.nodes：需要连接的IP，可登录 CSS 管理控制台，在集群列表的“内网访问地址”列即可查看对应集群的IP地址。 es.port：外部访问El

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ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常 问题分析 Elasticsearch后台的bulk的线程池最大只支持接受200请求数队列，超过的请求会被rejected。 解决方案 建议根据实际情况调整客户端的并发写入请求数（调整到一个

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连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 dws_link 数据库 服务器 配置为要连接的数据库的IP地址或 域名 。 单击输入框后的“选择”，可获取用户的实例列表。 192.168.0.1 端口 配置为要连接的数据库的端口。 不同的数据库端口不同，请根据具体情况配置。

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在迁移过程中，数据读写过程都是由一个单一任务完成的，受限于资源，整体性能较低，对于海量数据场景通常不能满足要求。 CDM任务基于分布式计算框架，自动将任务切分为独立的子任务并行执行，能够极大提高数据迁移的效率。针对Hive、HBase、MySQL、DWS（数据仓库服务）数据源，使用高效的数据导入接口导入数据。

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X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload CustomAttributePayload

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Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息，请参考《 MapReduce服务 用户指南》。 用户可以将海量业务数据，存储在MRS的分析集群，即使用Hive/Spa

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连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 dws_link 数据库服务器 配置为要连接的数据库的IP地址或域名。 单击输入框后的“选择”，可获取用户的实例列表。 192.168.0.1 端口 配置为要连接的数据库的端口。 不同的数据库端口不同，请根据具体情况配置。

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对数据的归类分析往往涉及到对多张数据库表数据的同时访问， 即需要同时锁住多张可能正在被不同事务更新的表单。这对业务繁忙的数据库系统来说可能是一件非常困难的事情 。 一方面很难把多张表同时锁住，造成复杂查询的时延增加。 另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。

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在迁移过程中，数据读写过程都是由一个单一任务完成的，受限于资源，整体性能较低，对于海量数据场景通常不能满足要求。 CDM任务基于分布式计算框架，自动将任务切分为独立的子任务并行执行，能够极大提高数据迁移的效率。针对Hive、HBase、MySQL、DWS（数据仓库服务）数据源，使用高效的数据导入接口导入数据。

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仅作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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中产生同IAM用户名的用户。IAM同步用户是否有提交作业权限，取决于IAM同步时，用户所绑定的IAM策略，提交作业策略请参考IAM用户同步MRS集群说明章节中表1。 用户提交作业，如果涉及到具体组件的资源使用，如HDFS的目录访问、Hive表的访问等相关组件的权限时，需由admi

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在连接管理界面找到需要修改的连接： 删除连接：单击操作列的“删除”删除该连接，或者勾选连接后单击列表上方的“删除连接”来批量删除未被任何作业使用的连接。 编辑连接：单击该连接名称，或者单击操作列的“编辑”进入修改连接的界面，修改连接时需要重新输入数据源的登录密码。 测试连通性：单击操作列的“测试连通性”，直接测试已保存连接的连通性。

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据再写入目的端，相对这样传统的做法，CDM的优势如表1所示。 表1 CDM优势 优势项 用户自行开发 CDM 易使用 自行准备服务器资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。 程序在读写两端会根据数据源类型，使用不同的访问接口。一般是数据源提供的对外接口，例如JDBC、原生

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