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- CDM分库分表场景下的数据同步怎么实现？答：1、表名一致（或表名有规律，如可以用正则表达式匹配）并且表结构一样的多张表，可以通过配置一个作业将数据同步到hive表中 2、表名、表结构不同的多张表，需要配置多个作业将数据同步到hive表中 datax不支持多个任务并发写到一张hive表里，cdm是否支持？答：支持增量并发写入，不支持全量并发写入 能不能DMS-CDM-DLI？答... CDM分库分表场景下的数据同步怎么实现？答：1、表名一致（或表名有规律，如可以用正则表达式匹配）并且表结构一样的多张表，可以通过配置一个作业将数据同步到hive表中 2、表名、表结构不同的多张表，需要配置多个作业将数据同步到hive表中 datax不支持多个任务并发写到一张hive表里，cdm是否支持？答：支持增量并发写入，不支持全量并发写入 能不能DMS-CDM-DLI？答...
- 锦江都城决定将包括数据库在内的整体系统，迁移到华为云上……那么，这会不会是又一次历险呢？云上锦江，要如何赢在起跑线？ 锦江都城决定将包括数据库在内的整体系统，迁移到华为云上……那么，这会不会是又一次历险呢？云上锦江，要如何赢在起跑线？
- 此次在CLK2023分享的课题，其中的大部分内容之前已通过视频公开课的方式在网络上分享过，PPT中的内容写得更详细，并且新增了部分内容。123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536自动化测试ISO存储稳定性测试与数据一致性校验工具和系统37介绍文档：https://cloud.tencent.com/devel... 此次在CLK2023分享的课题，其中的大部分内容之前已通过视频公开课的方式在网络上分享过，PPT中的内容写得更详细，并且新增了部分内容。123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536自动化测试ISO存储稳定性测试与数据一致性校验工具和系统37介绍文档：https://cloud.tencent.com/devel...
- 1、CDM任务报错，报错信息如下：ERRORcdm-job-submit-pool19[org.apache.sqoop.utils.JdbcSandbox:62]occur exception, actual is :org.postgresql.util.PSQLException: An I/O ERROR occured while sending to the bac2、后台排查集... 1、CDM任务报错，报错信息如下：ERRORcdm-job-submit-pool19[org.apache.sqoop.utils.JdbcSandbox:62]occur exception, actual is :org.postgresql.util.PSQLException: An I/O ERROR occured while sending to the bac2、后台排查集...
- 1. cn报错信息为 received unexpected EOF from dn2. dn报错信息为An exception interrupts the sending to the client.3. dn报错信息此前无案例，通过分析多个业务的报错时间，为精确的8h，偏差在1min内，数据库statement_timeout参数为8h，初步判断是语句执行超时导致退出4. 调整stat... 1. cn报错信息为 received unexpected EOF from dn2. dn报错信息为An exception interrupts the sending to the client.3. dn报错信息此前无案例，通过分析多个业务的报错时间，为精确的8h，偏差在1min内，数据库statement_timeout参数为8h，初步判断是语句执行超时导致退出4. 调整stat...
- 前言华为云提供了以华为云数据库RDS为基础结合DAS、DRS、CDM服务实现数据库轻松迁移上云的解决方案。目标• 了解云上数据库的优势与价值• 区分不同数据库迁移的方法与特点• 描述RDS和CDM的迁移流程与技术原理• 区分DRS和CDM的适用场景数据库上云的背景与优势传统数据库面临的难题• 高投入• 周期长• 难运维• 不灵活云上数据库带来的经济效益1. 即开即用• 实时生产目标实例• 响... 前言华为云提供了以华为云数据库RDS为基础结合DAS、DRS、CDM服务实现数据库轻松迁移上云的解决方案。目标• 了解云上数据库的优势与价值• 区分不同数据库迁移的方法与特点• 描述RDS和CDM的迁移流程与技术原理• 区分DRS和CDM的适用场景数据库上云的背景与优势传统数据库面临的难题• 高投入• 周期长• 难运维• 不灵活云上数据库带来的经济效益1. 即开即用• 实时生产目标实例• 响...
- 除了空值和空字符串以外，其实还有⼀个隐藏的⼤boss——固定⻓度类型中的空格值。以Oracle DB为例，char类型⽤于存放固定⻓度的字符串，⽽⻓度不⾜的字符串则会被⾃动补充空格，对于这种值，⽆论是char_col=''还是char_col is null均⽆法识别，只能通过trim(char_col) is null识别，对此值使⽤length函数会返回本字段的⻓度，⼀个⾮0值。 除了空值和空字符串以外，其实还有⼀个隐藏的⼤boss——固定⻓度类型中的空格值。以Oracle DB为例，char类型⽤于存放固定⻓度的字符串，⽽⻓度不⾜的字符串则会被⾃动补充空格，对于这种值，⽆论是char_col=''还是char_col is null均⽆法识别，只能通过trim(char_col) is null识别，对此值使⽤length函数会返回本字段的⻓度，⼀个⾮0值。
- 1，系统环境准备，挂载nfsmount -V nfs -o rw,hard,noac,vers=3,timeo=600,rsize=32768,wsize=32768 10.250.250.1:/orabk /expchmod 777 /exp#alter system set events '10298 trace name context forever,level 32';2,导出数... 1，系统环境准备，挂载nfsmount -V nfs -o rw,hard,noac,vers=3,timeo=600,rsize=32768,wsize=32768 10.250.250.1:/orabk /expchmod 777 /exp#alter system set events '10298 trace name context forever,level 32';2,导出数...
- 1，问题通过rman数据库迁移，在对比发现部分job不一致，开发认为数据不一致？源数据库：新数据库：2，解决方法：1，job_queue_processes 数据库参数设置未0；2，在源数据库设置为只读，模式，备份所有归档日志。3，新目标数据库，只读模式打开，等待数据校验之后以resetlogs方式打开。4，设置job_queue_processes 为正常... 1，问题通过rman数据库迁移，在对比发现部分job不一致，开发认为数据不一致？源数据库：新数据库：2，解决方法：1，job_queue_processes 数据库参数设置未0；2，在源数据库设置为只读，模式，备份所有归档日志。3，新目标数据库，只读模式打开，等待数据校验之后以resetlogs方式打开。4，设置job_queue_processes 为正常...
- Database Manager是一款基于Web的数据库监控工具，提供丰富的界面展示，可有效监控多个集群数据库。通过管理员用户和普通用户区分查看和操作权限，对集群数据库进行安全的监控和运维操作。 Database Manager是一款基于Web的数据库监控工具，提供丰富的界面展示，可有效监控多个集群数据库。通过管理员用户和普通用户区分查看和操作权限，对集群数据库进行安全的监控和运维操作。
- 做实时分析，很多团队都会遇到同一个拐点：业务数据还在 MySQL，但报表、聚合、指标查询、实时决策，已经不适合继续压在业务库上了。SelectDB 这类分析型数据库因此成了很自然的目标端。问题是，从业务库到实时分析库，中间缺的从来不只是一条同步任务。真正上线以后，团队关心的不是“能不能把数据搬过去”，而是这条链路能不能长期稳定、结果可信、异常可控。下面我们就看一看，一条真正能上生产的完整链路... 做实时分析，很多团队都会遇到同一个拐点：业务数据还在 MySQL，但报表、聚合、指标查询、实时决策，已经不适合继续压在业务库上了。SelectDB 这类分析型数据库因此成了很自然的目标端。问题是，从业务库到实时分析库，中间缺的从来不只是一条同步任务。真正上线以后，团队关心的不是“能不能把数据搬过去”，而是这条链路能不能长期稳定、结果可信、异常可控。下面我们就看一看，一条真正能上生产的完整链路...
- 做实时分析时，很多团队都会遇到同一个问题：业务数据在 MySQL，查询和报表想放到 StarRocks 跑，这条 MySQL -> StarRocks 链路到底怎么搭，才能既实时又稳定？如果只看“把数据同步过去”，脚本、自建 CDC 甚至定时任务都能做；但一旦进入生产环境，问题就会变成：首次全量怎么初始化、增量延迟怎么排查、DDL 变更怎么跟上、数据不一致怎么修。这也是为什么，更适合落地的方... 做实时分析时，很多团队都会遇到同一个问题：业务数据在 MySQL，查询和报表想放到 StarRocks 跑，这条 MySQL -> StarRocks 链路到底怎么搭，才能既实时又稳定？如果只看“把数据同步过去”，脚本、自建 CDC 甚至定时任务都能做；但一旦进入生产环境，问题就会变成：首次全量怎么初始化、增量延迟怎么排查、DDL 变更怎么跟上、数据不一致怎么修。这也是为什么，更适合落地的方...
- 把 MySQL 业务数据实时送到 StarRocks，看上去只是“做一条同步链路”，实际落地后，难点通常不在传输本身，而在这几个环节：目标端建表是否省力、源表结构变化能否跟上、同步结果怎么验证、链路出现问题后是否便于排查。如果从这个角度看，NineData 的价值不只是把 MySQL 数据写进 StarRocks，而是把结构复制、全量初始化、增量同步、DDL 跟随、数据对比和运行治理放进了一... 把 MySQL 业务数据实时送到 StarRocks，看上去只是“做一条同步链路”，实际落地后，难点通常不在传输本身，而在这几个环节：目标端建表是否省力、源表结构变化能否跟上、同步结果怎么验证、链路出现问题后是否便于排查。如果从这个角度看，NineData 的价值不只是把 MySQL 数据写进 StarRocks，而是把结构复制、全量初始化、增量同步、DDL 跟随、数据对比和运行治理放进了一...
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