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大數(shù)據(jù)遷移批次規(guī)劃說(shuō)明 大數(shù)據(jù)遷移上云時(shí)，是選擇整體遷移還是分批遷移，原則如下： 整體遷移的場(chǎng)景： 規(guī)模小：大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)量少（TB級(jí)），計(jì)算任務(wù)數(shù)量不多，可以采用整體遷移的方法，先在云上部署大數(shù)據(jù)平臺(tái)，然后全量遷移元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)和任務(wù)。 關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜：大數(shù)據(jù)任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系很復(fù)雜，很難拆分，此時(shí)也可以選擇整體遷移。
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，為企業(yè)提供大數(shù)據(jù)相關(guān)的戰(zhàn)略規(guī)劃、能力建設(shè)、組織設(shè)計(jì)、業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)等咨詢(xún)服務(wù)，為構(gòu)建企業(yè)自身的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)能力出謀劃策。首次定義和整理完善的大數(shù)據(jù)咨詢(xún)方法論，團(tuán)隊(duì)有豐富的數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)嵺`經(jīng)驗(yàn),可以提供從咨詢(xún)到實(shí)施的端到端全流程服務(wù)，幫助企業(yè)建立一方數(shù)據(jù)能力,大數(shù)據(jù)咨詢(xún)并不更改原有目
搭建國(guó)資大數(shù)據(jù)監(jiān)管平臺(tái)，以“建平臺(tái)”、“定規(guī)范”、“防風(fēng)險(xiǎn)”、“創(chuàng)價(jià)值”為解決方案核心要素，制定區(qū)域國(guó)資監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)一部署企業(yè)管理應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)區(qū)域國(guó)資管理數(shù)據(jù)的綜合治理，對(duì)人、財(cái)、事、物進(jìn)行全方位監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)發(fā)掘企業(yè)管理、運(yùn)營(yíng)需求，不斷跟進(jìn)完善數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。利用數(shù)據(jù)交換平臺(tái)，形成政
部署 大數(shù)據(jù)平臺(tái)部署 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的部署可以參考如下方法： 大數(shù)據(jù)集群部署 基于架構(gòu)設(shè)計(jì)的原則，云上大數(shù)據(jù)集群一般采用云服務(wù)。華為云MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署Hadoop集群。MRS提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hado
密碼。此外，操作用戶(hù)必須具有GaussDB(DWS)表的讀寫(xiě)權(quán)限。 步驟一：創(chuàng)建MRS集群 創(chuàng)建MRS集群。 創(chuàng)建并購(gòu)買(mǎi)一個(gè)包含Spark組件的MRS集群，詳情可參考創(chuàng)建MRS集群。 如果MRS集群開(kāi)啟了Kerberos認(rèn)證，登錄FusionInsight Manager頁(yè)面，選擇“系統(tǒng)
MRS集群保留JDK說(shuō)明 MRS集群是租戶(hù)完全可控的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)，用戶(hù)基于平臺(tái)開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)后，將業(yè)務(wù)程序部署到大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)行。由于需要具備開(kāi)發(fā)調(diào)測(cè)能力，因此要在MRS集群中保留JDK。 此外，MRS集群功能中如下關(guān)鍵特性也強(qiáng)依賴(lài)JDK。 HBase BulkLoad HBase
云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB(DWS) 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for MySQL AI平臺(tái)ModelArts 智慧水務(wù) 智慧水務(wù) 以大數(shù)據(jù)云服務(wù)MRS-Hadoop為核心，構(gòu)建高性能、高可靠的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析平臺(tái)。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)、靈活彈性 使用MRS服務(wù)搭建，具備企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)能力，并提供了豐富
力的智能終端、運(yùn)營(yíng)服務(wù)及大數(shù)據(jù)解決方案。 昇思MindSpore是華為開(kāi)源的一款全場(chǎng)景AI計(jì)算框架，旨在提供友好設(shè)計(jì)、高效運(yùn)行、簡(jiǎn)捷部署的開(kāi)發(fā)體驗(yàn)，目前應(yīng)用于醫(yī)療、金融、科研等多個(gè)領(lǐng)域，提供面向端邊云多種場(chǎng)景的主流硬件支持，并針對(duì)昇騰硬件平臺(tái)提供深度優(yōu)化能力。昇思Mi
提供數(shù)據(jù)、模型資產(chǎn)二三維一體化展示，助力數(shù)據(jù)管理方從宏觀到微觀全面盤(pán)點(diǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，理清戰(zhàn)略數(shù)據(jù)資源，讓數(shù)據(jù)管理者心中有數(shù)，讓各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)了解數(shù)據(jù)的價(jià)值 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)更高效 平臺(tái)支撐數(shù)據(jù)中臺(tái)全流程開(kāi)發(fā)及應(yīng)用，在提供智能數(shù)據(jù)的同時(shí)，也要能夠不斷沉淀分析層形成的智能數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新 方案優(yōu)勢(shì) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化 結(jié)合多
大數(shù)據(jù)上云與實(shí)施服務(wù) 提供上云遷移支持、數(shù)據(jù)治理樣板點(diǎn)、平臺(tái)設(shè)計(jì)三大服務(wù)，為客戶(hù)解決上云過(guò)程中遷移、設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)治理難題 立即購(gòu)買(mǎi) 服務(wù)咨詢(xún) 產(chǎn)品介紹 專(zhuān)業(yè)服務(wù) 大數(shù)據(jù)上云與實(shí)施服務(wù) 適用場(chǎng)景 客戶(hù)IDC上云 將客戶(hù)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)一次性搬遷到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中，并基于云上環(huán)境快速構(gòu)建云下系統(tǒng)，滿足客戶(hù)未來(lái)業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)需求
發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 維護(hù)策略聲明 MRS集群資源歸屬于用戶(hù)，MRS提供基于該資源的半托管云服務(wù)能力，用戶(hù)擁有對(duì)集群的完全控制權(quán)，默認(rèn)情況下，云服務(wù)無(wú)權(quán)限對(duì)客戶(hù)集群進(jìn)行操作，集群日常運(yùn)維管理由用戶(hù)負(fù)責(zé)，如果在大數(shù)據(jù)集群運(yùn)維過(guò)程中遇到了相關(guān)技術(shù)問(wèn)題，可以聯(lián)系技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)獲得幫
調(diào)研各類(lèi)任務(wù)的總數(shù)量，用于評(píng)估任務(wù)遷移周期及改造工作量。如：Azkaban任務(wù)調(diào)度平臺(tái)下，Jar任務(wù)820個(gè)。 任務(wù)更新周期 識(shí)別出不同調(diào)度平臺(tái)，不同任務(wù)類(lèi)型的任務(wù)更新周期。如：Azkaban調(diào)度平臺(tái)Jar類(lèi)任務(wù)月度更新；XXL-Job平臺(tái)Shell類(lèi)型任務(wù)每日22:00點(diǎn)更新。 任務(wù)詳細(xì)信息 識(shí)別出
5000 ); 查詢(xún)表數(shù)據(jù)，驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否插入。 SELECT * FROM rdspg_data.rdspg_order; 圖2 查詢(xún)RDS表數(shù)據(jù) 步驟二：配置MRS集群與數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例網(wǎng)絡(luò) 在MRS管理控制臺(tái)的集群列表中，單擊集群名稱(chēng)，在“節(jié)點(diǎn)管理”頁(yè)簽中，查看M
相比傳統(tǒng)企業(yè)在本地IDC機(jī)房部署大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，華為云數(shù)據(jù)存算分離方案的主要優(yōu)勢(shì)如表2。 表2 華為云大數(shù)據(jù)存算分離相比傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)方案的優(yōu)勢(shì) 序號(hào) 主要優(yōu)勢(shì) 詳細(xì)描述 1 融合高效，協(xié)同分析 通過(guò)統(tǒng)一的權(quán)限控制，實(shí)現(xiàn)多集群間的數(shù)據(jù)共享。 數(shù)據(jù)“0”拷貝。 大數(shù)據(jù)和AI一體化，減少作業(yè)耗時(shí)。
支持高性能交互式查詢(xún)分析。 跨數(shù)據(jù)中心協(xié)同分析 隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，在單數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)計(jì)算能力有限情況下，不可能把所有數(shù)據(jù)都統(tǒng)一匯總到單個(gè)數(shù)據(jù)中心。而在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、碰撞分析時(shí)，又需要涉及更多更全面的數(shù)據(jù)，此時(shí)，一個(gè)統(tǒng)計(jì)查詢(xún)業(yè)務(wù)就可能涉及到多個(gè)數(shù)據(jù)中心。 GaussDB(DWS)
TB 數(shù)據(jù)分層 調(diào)研數(shù)據(jù)分層主要用于遷移優(yōu)先級(jí)和數(shù)據(jù)校驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。 數(shù)據(jù)接入層、中間層、結(jié)果層 數(shù)據(jù)權(quán)限 根據(jù)源端數(shù)據(jù)權(quán)限控制組件的不同，選擇不同的權(quán)限數(shù)據(jù)遷移方式 Sentry、Ranger等 數(shù)據(jù)重要性 調(diào)研數(shù)據(jù)重要性的目的是區(qū)分核心數(shù)據(jù)和非核心數(shù)據(jù)，用于遷移優(yōu)先級(jí)和數(shù)據(jù)校驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。
問(wèn)題的根源就在于： 數(shù)據(jù)采集過(guò)度 用戶(hù)不知情（或知情但沒(méi)選擇權(quán)） 數(shù)據(jù)脫敏不到位 存儲(chǔ)傳輸太隨意 所以我們搞大數(shù)據(jù)的程序員、架構(gòu)師、產(chǎn)品經(jīng)理，都得扛起這口“隱私鍋”，得想辦法把鍋修好、補(bǔ)牢！ 二、隱私保護(hù)不是“別采數(shù)據(jù)”，而是“別暴露隱私” 很多人以為“數(shù)據(jù)隱私保護(hù)”就是不采數(shù)據(jù)、不用數(shù)據(jù)
暢銷(xiāo)榜。近三年凈利潤(rùn)年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)221.15%，盈利能力表現(xiàn)優(yōu)異。 1. 數(shù)據(jù)分散，跨源關(guān)聯(lián)分析困難，缺少全面畫(huà)像支持精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：點(diǎn)觸大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)源眾多，除了旗下多款游戲的客戶(hù)端埋點(diǎn)采集數(shù)據(jù)，服務(wù)端接口采集數(shù)據(jù)，還有應(yīng)用市場(chǎng)、游戲論壇等數(shù)據(jù)，當(dāng)前各種數(shù)據(jù)較分散，沒(méi)有很好地做到跨源關(guān)聯(lián)分析。缺少精準(zhǔn)用戶(hù)畫(huà)
中，Transformation（轉(zhuǎn)換） 是流處理和批處理作業(yè)的核心邏輯單元，負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)流（DataStream）或數(shù)據(jù)集（DataSet，批處理專(zhuān)用） 按照業(yè)務(wù)規(guī)則轉(zhuǎn)換為新的輸出數(shù)據(jù)流 / 數(shù)據(jù)集。它本質(zhì)上是 “數(shù)據(jù)處理邏輯的定義”，F(xiàn)link 會(huì)根據(jù) Transformation 構(gòu)建執(zhí)行計(jì)劃（StreamGraph
MRS可以做什么？ 問(wèn)： MapReduce Service（MRS）可以做什么？ 答： MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）為客戶(hù)提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)引擎，支持數(shù)據(jù)湖、數(shù)
