并行化处理技术，使用 CDM 迁移数据的优势如表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API等

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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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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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术，OLAP 的源数据通常存储在关系数据库的 数据仓库 中。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。OL

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数据仓库服务 GaussDB (DWS)接入LTS 支持数据仓库GaussDB（DWS）日志接入LTS。 具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS

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并行化处理技术，使用CDM迁移数据的优势如表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API等

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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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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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什么是磁盘 磁盘即云硬盘（Elastic Volume Service, EVS），可以为 云服务器 提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求，适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。云服务器包括 弹性云服务器 和 裸金属服务器 。

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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/

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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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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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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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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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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metastore.server.min.threads MetaStore启动的用于处理连接的线程数，如果超过设置的值之后，MetaStore就会一直维护不低于设定值的线程数，即常驻MetaStore线程池的线程会维护在指定值之上。 200 hive.server2.enable.doAs

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业务的延时甚至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓

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快速开发Hive HCatalog应用 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：

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ORACLE数据库系统是以 分布式数据库 为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。 ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。

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什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，使信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）进行数据分析，探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库

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