表/文件迁移支持的数据源类型 表/文件迁移可以实现表或文件级别的数据迁移。 表/文件迁移时支持的数据源如表1所示。 表1 表/文件迁移支持的数据源 数据源分类 源端数据源 对应的目的端数据源 说明 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 数据仓库：数据仓库服务（DWS）， 数据湖探索 （ DLI ）， MRS

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搜索：Elasticsearch， 云搜索服务 （ CSS ） MRS Hudi 数据仓库：数据仓库服务（DWS） Hadoop：MRS HBase FusionInsight HDFS 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI） Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive

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MySQL同步到Kafka作业配置 数据仓库：DWS MySQL同步到DWS作业配置 SQLServer Hadoop：MRS Hudi 说明： 该链路目前需申请白名单后才能使用。如需使用该链路，请联系客服或技术支持人员。 SQLServer同步到MRS Hudi作业配置 PostgreSQL 数据仓库：DWS

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mn-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可以实现物流数据毫秒级实时入库更新，并支持百万级时序数据查询分析。

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它能够让您快速深入了解大数据，并让您在Hadoop生态系统中更好地开展工作。 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 Language语言操作结构化数据，其基本原理

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loudTable），SAP HANA MRS Hudi 数据仓库：数据仓库服务（DWS） Hadoop：MRS HBase Apache HBase 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI） Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储： 对象存储服务 （OBS）

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结构化数据 上传结构化数据 搜索结构化数据文件

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操作指导 数据仓库服务 GaussDB (DWS) 快照管理 04:01 数据仓库服务快照管理 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 集群管理 02:27 数据仓库服务集群管理 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 快速入门 03:19 数据仓库服务快速入门 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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数据仓库规格 GaussDB(DWS)的规格按照产品类型分为存算一体和存算分离。其中存算一体还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 低配置集群，如内存16G、vCPU4核及以下的规格，建议不要用于生产环境，可能会导致资源过载风险。 存算一体规格 存算一体

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数据仓库类型 产品类型概述 存算一体：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、低时延、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性

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JAVA_HOME=/opt/jdk-23.0.1" >> /opt/hadoop-2.10.x/etc/hadoop/hadoop-env.sh 验证安装。 hadoop version 回显信息如下所示表示Hadoop安装成功。 Hadoop 2.10.x Subversion https://github

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Hive常用配置参数 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。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive

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移、 CDM 方式迁移和 OMS 方式迁移。 Distcp方式迁移 Hadoop Distcp（Distributed copy）主要是用于Hadoop文件系统内部或之间进行大规模数据复制的工具，它使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。它把文件和目录的列表作

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本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台，支持多种大数据工具的开发。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 环境准备

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let可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务 支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用

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