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步驟3：數(shù)據(jù)集成 本章節(jié)將介紹如何使用DGCDataArts Studio數(shù)據(jù)集成將源數(shù)據(jù)批量遷移到云上。 創(chuàng)建集群 批量數(shù)據(jù)遷移集群提供數(shù)據(jù)上云和數(shù)據(jù)入湖的集成能力，全向?qū)脚渲煤凸芾?，支持單表、整庫、增量、周期?span id="nfhr9l5" class='cur'>數(shù)據(jù)集成。DGCDataArts
單擊“自動Mapping”，源端和目標端數(shù)據(jù)字段間的映射規(guī)則自動建立。 圖1 自動Mapping 手動配置Mapping 如果兩端的數(shù)據(jù)表字段不一致，可單擊下方的“添加mapping映射”，配置源端數(shù)據(jù)字段到目標端數(shù)據(jù)字段的映射關系。 用戶可以手動添加源端數(shù)據(jù)字段與目標端數(shù)據(jù)字段的映射規(guī)則，該方式
段不匹的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)可以被記錄到指定的OBS桶中。用戶配置臟數(shù)據(jù)歸檔后，正常數(shù)據(jù)可以寫入目的端，遷移作業(yè)不會因臟數(shù)據(jù)中斷。在本示例中，“OBS桶”配置為在準備數(shù)據(jù)源中的桶fast-demo，您需要前往OBS控制臺，在fast-demo桶中單擊“新建文件夾”創(chuàng)建一個目錄，例如err
FDI各類數(shù)據(jù)庫支持哪些數(shù)據(jù)類型？ FDI各類數(shù)據(jù)庫支持的數(shù)據(jù)類型有： Kafka數(shù)據(jù)庫：string MySQL數(shù)據(jù)庫：integer，bigint，number，varchar，char，float，date，timestamp，datetime Oracle數(shù)據(jù)庫：inte
應用與數(shù)據(jù)集成平臺 ROMAConnect—資源與學習 應用與數(shù)據(jù)集成平臺 ROMAConnect—資源與學習 源自華為10年+數(shù)字化轉型實踐，新一代云原生低代碼iPaaS。無縫聯(lián)接應用、消息、數(shù)據(jù)、API、設備，幫助企業(yè)快速、簡單的打通并管理遺留系統(tǒng)與云原生應用，聯(lián)接多云，消除
數(shù)據(jù)庫名稱 配置為要連接的數(shù)據(jù)庫名稱。 demo 用戶名 待連接數(shù)據(jù)庫的用戶。該數(shù)據(jù)庫用戶需要有數(shù)據(jù)表的讀寫權限，以及對元數(shù)據(jù)的讀取權限。
啟停數(shù)據(jù)集成任務 概述 數(shù)據(jù)集成任務創(chuàng)建后，“任務狀態(tài)”為“停止”狀態(tài)，此時任務不會執(zhí)行，需先啟動任務。 定時任務啟動后，ROMA Connect按照任務計劃進行數(shù)據(jù)集成。首次執(zhí)行時，會把所有符合條件的源端數(shù)據(jù)集成到目標端，后續(xù)根據(jù)任務配置，集成符合條件的全量數(shù)據(jù)或只集成增量數(shù)據(jù)。
點數(shù)據(jù)集和邊數(shù)據(jù)集應符合GES圖數(shù)據(jù)格式要求。圖數(shù)據(jù)格式要求簡要介紹如下，詳情可參見一般圖數(shù)據(jù)格式。 點數(shù)據(jù)集羅列了各個點的數(shù)據(jù)信息。一行為一個點的數(shù)據(jù)。格式如下所示，id是點數(shù)據(jù)的唯一標識。 邊數(shù)據(jù)集羅列了
方案優(yōu)勢 一站式開箱即用，全托管的自動駕駛云服務，用戶無需從零搭建一套復雜的自動駕駛大數(shù)據(jù)平臺、AI平臺、仿真平臺、標注平臺等多個工具平臺，只需聚焦于核心價值（自動駕駛算法、標注數(shù)據(jù)、仿真場景），快速開展自動駕駛業(yè)務，跟上瞬息多變的市場節(jié)奏。
入口路徑：控制臺 > 數(shù)據(jù)開發(fā) 單擊“數(shù)據(jù)開發(fā)”，進入數(shù)據(jù)開發(fā)的界面 新建Spark SQL腳本 圖10 數(shù)據(jù)開發(fā)1 選擇數(shù)據(jù)連接和數(shù)據(jù)庫 圖11 數(shù)據(jù)開發(fā)2 添加表頭注釋 設置腳本參數(shù) 開發(fā)增轉全腳本 增轉全規(guī)則：通過增量時間戳獲取180天的增量數(shù)據(jù)，然后將增量數(shù)據(jù)和180天前的數(shù)據(jù)進行整合，存放在新生成的分區(qū)里。
是根據(jù)當前可以獲取到的業(yè)務數(shù)據(jù)，實時統(tǒng)計每種渠道的相關指標，輸出存儲到數(shù)據(jù)庫中，并進行大屏展示。 方案架構 使用DLI Flink完成電商業(yè)務實時數(shù)據(jù)的分析處理，獲取各個渠道的銷售匯總數(shù)據(jù)。 圖1 方案簡介
可進行新建數(shù)據(jù)源操作。 圖4 新建數(shù)據(jù)源 右側可以查看或編輯數(shù)據(jù)源配置信息，包含數(shù)據(jù)源連接串、用戶名、密碼、數(shù)據(jù)源名稱、數(shù)據(jù)源描述等； 圖5 編輯數(shù)據(jù)源 單擊“新建數(shù)據(jù)源”，添加一個新的數(shù)據(jù)源，選擇數(shù)據(jù)源類型，這條記錄會同步顯示在左側樹狀導航中。 圖6 新建數(shù)據(jù)源-1 圖7 新建數(shù)據(jù)源-2
AMD、NVIDIA等集成/獨立顯卡進行AI推理加速。 本文以ModelBox端云協(xié)同AI開發(fā)套件（Windows ModelBox SDK）為例，介紹如何使用ModelBox開發(fā)框架和HiLens管理平臺開發(fā)AI應用。 方案架構
AI應用開發(fā)整體流程 HiLens平臺提供AI應用開發(fā)在推理階段的工具、插件，開發(fā)者可以選擇用其完成開發(fā)調(diào)試，最后通過HiLens平臺部署到設備上運行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預處理和模型訓練用戶在華為云ModelArts平臺或線下，進行數(shù)據(jù)預處理、算法開發(fā)和模型訓
部分由平臺調(diào)用友商平臺開放對外接口獲取源實例數(shù)據(jù)，一部分由離線采集器-通過SDK連接直連源實例進行采集，獲取源實例關鍵數(shù)據(jù)。 方案架構 圖1 RDA平臺調(diào)用kafka采集器通信示意圖 圖2 Kafka采集器數(shù)據(jù)流示意圖
- ShowMonitorLogDetail 查詢指定任務的調(diào)度信息總覽 - ShowTaskMonitorOverview 父主題： 數(shù)據(jù)集成API
差。 方案架構 圖1 RDA平臺調(diào)用Redis采集器通信示意圖 示意圖說明： RDA中間件中DCS的采集分兩部分實現(xiàn)，一部分由平臺調(diào)用友商平臺開放對外接口獲取源實例數(shù)據(jù)，一部分由離線采集器-通過SD
數(shù)據(jù)集成（CDM作業(yè)） 數(shù)據(jù)集成概述 約束與限制 支持的數(shù)據(jù)源 創(chuàng)建并管理CDM集群 在CDM集群中創(chuàng)建連接 在CDM集群中創(chuàng)建作業(yè) 時間宏變量使用解析 優(yōu)化遷移性能 關鍵操作指導 使用教程 常見錯誤碼參考
全量數(shù)據(jù)同步 針對數(shù)據(jù)增長緩慢、非核心業(yè)務相關、無時間戳、無增刪改標識、數(shù)據(jù)量低于十萬條的明細表數(shù)據(jù)，以及碼表、維度表等數(shù)據(jù)，采用全量同步的方式接入數(shù)管平臺，并存放在貼源層的全量表內(nèi)。數(shù)據(jù)初始化全量同步是指第一次從業(yè)務源庫中采用全量同步的方式獲取一次數(shù)據(jù)。 確定數(shù)據(jù)源 通過調(diào)研獲
PrimetonDI是一個高性能、易管控的數(shù)據(jù)集成平臺，通過PrimetonDITM可以完成對各種類型數(shù)據(jù)的訪問、過濾、清洗、轉換、加載等ETL過程Primeton DITM產(chǎn)品定位于企業(yè)數(shù)據(jù)集成，通過DI實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)源的ETL操作，于此同時Primeton DITM產(chǎn)品更可以完成對數(shù)據(jù)集成過程中的模型進
