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大数据 大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，对于企业来说，如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数

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大数据 数据湖探索 DLI 数据治理中心 DataArts Studio 数据仓库 服务 GaussDB (DWS) MapReduce服务 MRS 云搜索服务 CSS 父主题： SCP授权参考

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大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题： 调研评估

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大数据校验 新增大数据校验数据连接时，凭证列表数据缺失 Hive校验结果中的源端数据和目的端数据显示为“0”或“-1” Hive校验的sum统计结果显示未达标 DLI校验任务出现大量失败表 Delta 数据量较大时，如何优化校验任务？ 创建HBase目的端连接安全集群下的换包操作指南

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大数据血缘 部署迁移工具Edge 采集元数据 血缘采集 父主题： 旧版

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大数据校验 大数据校验概述 准备工作 创建源端连接 创建表组并添加数据表 创建目的端连接 创建统计任务并执行校验 查看并导出校验结果 自定义参数说明 父主题： 新版

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大数据校验 大数据校验概述 准备工作 创建源端连接 创建表组并添加数据表 创建目的端连接 创建统计任务并执行校验 查看并导出校验结果 自定义参数说明 父主题： 旧版

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大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施

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大数据迁移概述 迁移场景 将阿里云 MaxCompute数据迁移至华为云 数据湖 探索（DLI）。 数据迁移原理图 图1 大数据数据迁移原理图 迁移操作流程 图2 大数据数据迁移流程图 父主题： 大数据数据迁移（MaxCompute迁移到DLI）

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对接大数据平台 支持的大数据平台简介 华为云MRS对接OBS Cloudera CDH对接OBS Hortonworks HDP对接OBS 父主题： 大数据场景下使用OBS实现存算分离

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大数据数据迁移 使用须知 准备工作 创建源端连接 创建目的端连接 迁移实施 查看并导出执行结果 自定义参数说明 父主题： 旧版

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大数据校验概述 迁移中心 MgC为多种大数据计算/存储引擎，如Hive、Hbase、Doris和MaxCompute等，提供了一致性校验方法。通过一致性校验，您可以更加放心地进行大数据迁移操作，确保数据的准确性和可靠性，从而避免了数据丢失或不一致的风险。 校验方式说明 全量校验：

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大数据校验概述 迁移中心 MgC为多种大数据计算/存储引擎，如Hive、Hbase、Doris和MaxCompute等，提供了一致性校验方法。通过一致性校验，您可以更加放心地进行大数据迁移操作，确保数据的准确性和可靠性，从而避免了数据丢失或不一致的风险。 注意事项 创建的源端统计

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大数据数据迁移 数据迁移失败，提示超过DLI网管流控上限 部分表迁移失败，报错：CRC Check failed 部分表迁移失败，报错：no more field nodes for for field %s and vector %s

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大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是

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对接大数据组件 支持的大数据组件简介 Hadoop对接OBS Hive对接OBS Spark对接OBS Presto对接OBS Flume对接OBS DataX对接OBS Druid对接OBS Flink对接OBS Logstash对接OBS 父主题： 大数据场景下使用OBS实现存算分离

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授权大数据资产 对大数据资产进行敏感数据识别或数据脱敏则需要对实例下的数据库进行授权，该章节介绍如何对数据库进行授权操作。 前提条件 已开通DLI、 CS S服务，且DLI、CSS中已有资产，且对应子网下含有可用的IP配额。 授权大数据 这里以Elasticsearch大数据类型为例

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节。实时数据分析应用十分广泛，在车联网、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。 客户瓶颈 收集大数据时需要快速添加大量实例，并在收集结束后删除实例。 随着数据量不断增大，企业要高效准确地处理实时数据，需要运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。

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大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍

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大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计

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大数据集群设计 设计云上的大数据集群部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据

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