云服务器配置反亲和性策略，跨可用区部署，提供多可用区容灾能力；安装MHA故障切换和主从复制的软件，能够快速自动完成故障切换以及最大程度上保证数据一致性。 节约成本 MHA 由 MHA Manager 和 MHA Node 组成，MHA 管理器部署在其中一台从数据库服务器上，因此不需要额外的服务器。

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对比 数据实例 操作场景 当用户需要对比某个数据实例与其他数据实例的数据一致性时，可使用数据实例的差异对比功能。工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）支持如下两种方式对比数据实例。 图形化页面：在应用运行态的数据实例详情页，对当前数据实例

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各个SAP应用 服务器 中。 队列服务（Enqueue Server）：锁表操作，为了防止不同的操作同时对一条记录进行修改而进行锁表，保证数据一致性。 PAS和AAS的区别：PAS包含AS CS 而AAS不包含。一个系统中PAS只有一个，而AAS可以有很多个（根据业务量横向扩展）。如果A

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宽表模型，支持结构化/半结构化数据的PB级存储。 超强写入性能，数倍纯读性能提升，2倍读写性能提升。 解决开源痛点 解决了开源Cassandra数据一致性和GC的问题。 存储秒级扩缩容，业务完全无感知。 计算节点分钟级扩容，业务仅秒级抖动。 架构介绍 下图是GeminiDB Cassandra的服务部署架构。

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恢复表时的问题处理 执行完fixMeta命令后，报错显示“xx inconsistent”： fixMeta命令是校验HDFS和HBase元数据一致性，出现这个提示是正常情况，继续执行fixAssignments命令即可。 执行完fixAssignments命令后，报错显示“xx inconsistent”：

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不适合高并发场景。 ls、stat等linux命令需要远程访问OBS服务器，所以性能较差。 一个并行文件系统支持挂载到多台 云服务器 ，但数据一致性需由您自行维护，避免出现多台云服务器同时对一个文件并发写入的情况。 桶级的桶策略和IAM策略对obsfs挂载方式生效，目录级的桶策略和I

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恢复表时的问题处理 执行完fixMeta命令后，报错显示“xx inconsistent”： fixMeta命令是校验HDFS和HBase元数据一致性，出现这个提示是正常情况，继续执行fixAssignments命令即可。 执行完fixAssignments命令后，报错显示“xx inconsistent”：

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L操作，否则可能导致任务异常。 全量阶段读取表数据时，特别是大表的读取，可能会阻塞业务上对大表的独占锁操作。 迁移无主键表时，为了确保数据一致性，会存在3s以内的单表级锁定。 正在迁移的数据被其他事务长时间锁死，可能导致读数据超时。 由于MySQL固有特点限制，CPU资源紧张时，

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灾备任务初始化完成不久，启动灾备任务到当前时间累积的增量数据需要回放。 业务数据库对无主键表进行了批量操作，DRS灾备实例正在同步变更数据较大的无主键表。为了确保无主键表数据一致性，对所有执行操作都进行位点记录，因此效率相比有主键表低。同时，如果目标表无索引，数据更新效率会更低。 业务数据库执行了DDL操作，DRS

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L操作，否则可能导致任务异常。 全量阶段读取表数据时，特别是大表的读取，可能会阻塞业务上对大表的独占锁操作。 同步无主键表时，为了确保数据一致性，会存在3s以内的单表级锁定。 正在同步的数据被其他事务长时间锁死，可能导致读数据超时。 由于MySQL固有特点限制，CPU资源紧张时，

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K-V库有HBase。 状态维度表：将维度表数据当做流表，实时读入到流式作业当中，通过数据的回撤流能力实现维度更新和数据不对齐场景下的数据一致性保证。维度表保存时间比较长，当前Flink on Hudi能力可以针对Hudi作为维度表单独设置TTL时长。 表2 维度表实现方式对比 维度

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加同步对象后，限速会在同步任务的全量阶段生效。 修改限速后会出现短暂的没有流量情况，是因为DRS后台进程会重启续传，并不影响任务进度和数据一致性。 前提条件 已登录 数据复制服务 控制台。 已创建同步任务。 方法一 在“基本信息”页签的“限速信息”区域，单击“修改”。 在弹出的对话框中修改流速模式。

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新建一个对账作业实例 场景说明 数据对账对于数据开发和数据迁移流程中的数据一致性至关重要，而跨源数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。本章分别以 DLI 和DWS作为数据源，介绍如何通过 DataArts Studio 中的数据质量模块实现跨源数据对账的基本一致性校验。

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当只读库正在执行某个表的查询（可能是业务应用产生，也可能是手动连接执行查询），这时主库执行了DROP TABLE操作，在该操作写入wal日志并同步到只读库后，为了保证数据一致性，只读库会迅速应用DROP TABLE操作，这时DROP TABLE和SELECT就会形成冲突。以下几种场景会产生流复制冲突： 只读库中对某个表正在进行查询（ACCESS

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如何解决Linux 主机迁移 后时间异常问题？ 如何设置Linux文件级迁移，多进程个数？ 关于Linux主机增量同步时，默认不同步的目录说明 如何校验源端与目的端的数据一致性？ 迁移可以使用临时AK/SK吗？

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指导。 本入门的基本内容如下所示： 迁移前数据检查 创建 GaussDB (DWS)集群 创建 CDM 集群 创建连接 新建作业和迁移 迁移后数据一致性验证 场景描述 图1 迁移场景 主要包括云上和云下的MySQL数据迁移，支持整库迁移或者单表迁移，本文以云下MySQL的整库迁移为例。 云下MySQL数据迁移：

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FREE：跨分片事务commit时部分失败无法回滚，导致数据不一致。 XA分布式事务：两阶段提交，跨分片事务commit时部分失败会自动回滚，保证事务内数据一致性。 数据导入导出 支持外部数据导入，帮助用户实现数据库平滑上云。支持DDM实例数据按业务需求导出。 具体操作请参见数据迁移。 SQL语法

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端操作，Standby节点时刻保持与Active节点同步的状态以便在必要时进行快速主备切换。 为保持Active和Standby节点的数据一致性，两个节点都要与一组称为JournalNode的节点通信。当Active对文件系统元数据进行修改时，会将其修改日志保存到大多数的Jour

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数据库 非生产系统数据库可以使用 SMS 离线迁移 生产系统数据库使用数据库备份恢复或者其他数据库原生工具 数据库迁移如果使用SMS，为了保证数据一致性，需要停止数据库进行离线迁移。 使用数据库原生工具的业务中断时间比SMS低。时间估计请参考表1部分。 表2 1TB数据理论传输时间 网络带宽

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Zookeeper是一个开源的，高可靠的，分布式一致性协调服务。Zookeeper设计目标是用来解决那些复杂，易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用，十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前，除主管理节点以外的客户端，需要下载并更新客户端配置文件。 操作步骤 MRS 2

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创建CDL数据比较任务作业 操作场景 数据比对即是对源端数据库中的数据和目标端Hive中的数据作数据一致性校验，如果数据不一致，CDL可以尝试修复不一致的数据。 当前数据对比任务支持手动全量任务比对。数据比对任务采用On Yarn的运行形态，比对结果会上传到HDFS目录。 数据比对目前仅支持基本数据类型比对，

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