一、概述ORACLE 到 DM 的移植主要有以下几个方面的工作：1. 分析待移植系统，确定移植对象。2. 通过数据迁移工具 DTS 完成常规数据库对象及数据的迁移。3. 通过人工完成 PL/SQL 的移植，只需要做少量的修改即可。4. 移植完成后对移植的结果进行校验，确保移植的完整性和正确性。5. 对应用系统进行移植、测试和优化本文主要讲诉DTS迁移过程和常见问题二、迁移环境 软件&nb
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2024-09-02 14:36:07
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KernelApps是范围广泛的强大的数据迁移和恢复解决方案，可以根据用户的需求提供多种采购方案
KernelApps是范围广泛的强大的数据迁移和恢复解决方案可以根据用户的需求提供多种采购方案 KernelApps提供交换服务器、Office 365、电子邮件迁移、Outlook等方面工具其产品包括数据恢复、文件修复、数
/* 项目需求 源数据库:192.168.56.130 被迁移对象:arcer 所属表空间:users 目标数据库:192.168.52.234 目标迁移对象:ARCER 所属表空间:ACTION_EIMS_TBS*/实施过程/* --目标数据库*...
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2014-09-10 14:37:00
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本文档介绍如何将数据从一个 TiDB 集群迁移至另一 TiDB。在如下场景中，你可以将数据从一个 TiDB 集群迁移至另一个 TiDB 集群：拆库：原 TiDB 集群体量过大，或者为了避免原有的 TiDB 集群所承载的数个业务之间互相影响，将原 TiDB 集群中的部分表迁到另一个 TiDB 集群。迁库：是对数据库的物理位置进行迁移，比如更换数据中心。升级：在对数据正确性要求严苛的场景下，可以将数据
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2024-01-31 22:12:23
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# Java数据迁移案例
在软件开发过程中，数据迁移是一个常见的需求。随着业务的发展，原有的数据存储方式可能不再满足需求，需要将数据迁移到新的存储系统。本文将通过一个Java数据迁移案例，介绍数据迁移的基本流程和注意事项。
## 数据迁移流程
数据迁移通常包括以下步骤：
1. **需求分析**：确定迁移的目标和需求，分析数据迁移的规模和复杂性。
2. **设计迁移方案**：根据需求分析结果
原创
2024-07-26 05:33:28
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转换（Transformations） TransformationMeaningmap( func)返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过func函数转换后组成filter( func)返回一个新的数据集，由经过func函数后返回值为true的原元素组成flatMap( func)类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0到多个输出元素（因此，func函数的返回值是一个Seq
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2023-11-07 00:10:00
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1、什么是ELT数据工程师，多数情况下接触过ETL，即提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load），随着越来越多的计算平台能力的崛起，很多时候，数据工程师按照ELT进行数据操作，即按照提取（Extract）、加载（Load）、转换（Transform），此好处就是，数据的转换可以借助于强大的计算平台，而数据同步工具只需要更多的关注数据的提取和加更加简单快捷的为开发者提高效率
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2023-11-14 03:51:26
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# Spark大数据数据迁移实践
## 引言
在大数据时代，数据迁移是企业在实现数据共享、整合与分析时面临的重要任务。Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，其数据迁移能力受到越来越多的关注。本文将通过实例和代码示例，探索Spark在大数据迁移中的应用，同时提供一些实际操作中的注意事项与最佳实践。
## 什么是数据迁移？
数据迁移是将数据从一个存储系统或数据库迁移到另一个系统
原创
2024-09-20 16:42:51
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# 使用Spark迁移数据的技术探索
Apache Spark是一个强大的开源大数据处理框架，提供了丰富的数据处理能力及高效的并行计算能力，因而在数据迁移、处理及分析等领域得到了广泛的应用。而数据迁移则是企业数据架构升级、云迁移等场景中一个不可或缺的重要环节。本文将探讨如何使用Spark进行数据迁移，并提供了代码示例，以帮助大家更好地理解这一过程。
## 数据迁移的基本概念
数据迁移是将数据
在现代企业中，随着数据量的持续增加，如何有效地进行“spark 大数据 批量迁移”成为了一个亟待解决的重要问题。本文将详细探讨如何高效迁移 Spark 大数据，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
在进行迁移前，了解不同版本之间的特性差异至关重要。以下是 Spark 版本演进史的时间轴，展示了每个版本的发布时间及其主要特性：
```mermai
# 使用 Apache Spark 实现大数据分析的入门指南
作为一名初学者，理解大数据分析的基本流程是至关重要的。本文将为你详细介绍如何使用 Apache Spark 完成一个简单的大数据分析案例，我们将从流程概述开始，并逐步深入到每个步骤的代码实现。
## 一、项目流程概述
下面是实现大数据分析项目的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
四、迁移学习应用案例下面说一下我和我的学生一起做的迁移学习的工作，尤其是跟深度学习结合。一个叫戴文渊的学生，在第四范式这个公司做的工作就很有意义，他们为银行做一个大额产品的营销，比如说车贷，比较贵的车贷的样本非常少，少于100个，这么少的数据是没办法建模型的，怎么办？去借助小微贷款的数据，比如说上亿客户的交流，然后发现两个领域，一个是小微贷款，一个是大额贷款，它们之间的共性，把这个模型迁移过来，这
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2024-05-07 13:02:07
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医院数据泵迁移案例总结 本文分享了一个三甲医院从SUN小机到X86平台迁移Oracle 11.2.0.4数据库的实战经验。医院IT系统口要求。文章强调了迁移方案选择的重要性，并提供了实际迁移步骤截图，展示了自动化脚本的应用。案例证明针对医院特殊环境，合理的迁移技术组合可以高效完成
由于博客中有大量代码，通过页面浏览效果更佳。今天分享一个几年前做的一个三甲医院的SUN到X86环境的一个11.2.0.4的迁移案例，分享的初衷来跟一个朋友的迁移的交流，讨论在医院行列中怎么快速的实现小机环境到X86的迁移。这里为什么要说是医院行业呢？因为医院行业跟其它的行业有一些差异性。医院系统各系统很混乱，医院系统不算多，但是多数医院中各个系统由不同的厂商开发，各系统之前相互交叉，所以迁移一个
一：均衡数据是我们的目标，或者说我们要解决数据倾斜的发力点。一般说shuffle是产生数据倾斜的主要原因，为什么shuffle产生数据倾斜主要是因为网络通信，如果计算之前通过ETL（ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)作为BI/DW（Business Intelligence）的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据
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2023-11-13 19:44:35
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作者 Srini Penchikala 什么是SparkApache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（
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2024-02-02 23:37:39
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# 使用Spark实现数据迁移、清洗与转换
在现代数据处理和分析中，数据迁移、清洗和转换是至关重要的环节。这些过程确保了数据的准确性和一致性，从而为后续的分析和决策提供可靠的基础。本文将介绍如何使用Apache Spark来高效地进行这些操作，并通过示例代码帮助理解。
## 1. 数据准备与环境搭建
在进行数据迁移和清洗前，首先需要在你的计算环境中搭建Spark环境。可以使用Spark的Py
文章目录网站日志分析实例日志过滤日志分析 网站日志分析实例日志是非结构化数据，做分析需要先将日志文件做数据清洗。将数据清洗为结构化数据，入库分析。 另外，还有考虑数据的管理，譬如日志数据增量更新等等。针对数据量大，可采用大数据工具存储和计算，譬如开源的Hadoop。至于大数据量的日志可以存在hdfs中，然后通过spark等工具去做分析日志过滤对于一个网站日志，首先要对它进行过滤，删除一些不必要的
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2023-11-08 22:49:57
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# 使用Spark查询Elasticsearch数据的完整指南
## 目录
1. 介绍
2. 流程步骤
3. 每一步的详细实现
4. 总结
## 介绍
Apache Spark是一个快速、通用、大规模的数据处理引擎，而Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎。将两者结合可以高效地处理和查询大量数据。在这篇文章中，我们将学习如何使用Spark来查询存储在Elasticsearch中的
1、Spark是什么？Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MR（MapReduce以后就叫mr）计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要地。速度快就意味着我们可以进行交互式地数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不
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2023-08-10 08:54:53
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