cdh集群数据迁移

张表和脚本，百TB级别数据量，这里我们对其中完整逻辑做了抽象，精简的过程便以理解迁移过程。CDH集群信息硬件信息节点数3CPU40核/节点内存256G/节点磁盘12*1.7T/节点软件信息软件版），之后我们就可以在TBAK的可视化界面通过简单的“三步”来实现CDH到星环TDH的平滑迁移。TranswarpBackup(TBAK）是星环的大数据平台数据备份恢复软件，可独立于生产集群与备份集群、迁移。三步实现CDH到星环TDH的平滑迁移Step1配置CDH和TDH集群该步骤主要是用来配置CDH和TDH集群，为后续数据迁移做准备。星环TBAK提供可视化的界面进行集群配置，我们根据界面指引式向导CDH在大数据平台的应用，帮助企业，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，加速企业数字化转型。TDH的存储与计算组件兼容CDH/HDP，可以实现平滑迁移，大大降低企业迁移成本低。专业的迁移工具实现数据一键迁移，高效便捷。此外，星环科技已经有大量的迁移成功案例，经验丰富，保障整个迁移过程安全可靠。本文将基于某金融机构的数据仓库批处理场景来手把手带领大家“三步”完成CDH到星环TDH的平滑迁移

CDH的替换解决方案：大数据平台的新选择在大数据技术快速发展的今天，曾经的主流大数据平台，正面临前所未有的挑战。随着云计算、容器化等新技术的普及，企业开始寻求更灵活、更具成本效益的CDH替代方案。CDH的局限性CDH作为传统大数据平台的代表，在架构设计上存在明显不足。其复杂的组件依赖关系导致部署和维护成本居高不下，版本升级过程繁琐且风险较大。在云原生时代，CDH的架构难以充分利用容器化技术带来的的测试计划、做好数据备份和验证等。大数据平台的演进不会停止，未来的趋势将更加注重智能化、自动化和服务化。企业需要保持技术敏感度，持续评估和优化自身的大数据架构。选择合适的CDH替代方案，不仅是为了解决当前问题，更是为未来的数据驱动创新奠定基础。优势，资源利用率较低。此外，CDH的许可成本较高，对于中小型企业来说负担较重。技术架构方面，CDH采用集中式架构，难以满足现代企业对弹性扩展的需求。其组件更新速度较慢，无法及时集成最新的开源技术成果成本。迁移风险评估则需要制定详细的迁移计划和回滚方案。实施路径通常包括三个阶段：评估规划阶段、试点迁移阶段和全面实施阶段。每个阶段都需要明确的目标和评估标准。实践建议包括：建立跨部门迁移团队、制定详细

工信部代码自主研发率扫描测试。同时TDH完成了与主流信创生态厂商的适配互认工作，满足信创验收要求。CDH/HDP迁移到TDH将获得的能力数据库能力支持SQL2003标准，兼容Oracle、DB2没有很好解决方案。星环科技TDHTDH基础存储和计算组件兼容CDH/HDP，迁移成本低；TDH提供迁移工具，数据一键迁移；大量迁移成功案例，不存在迁移风险。技术领先性TDH产品技术始终领先于同类型产品远程技术支持，专业性不足。迁移案例某通信集团该集团核心业务系统存量数据10PB级别，每日增量数TB，批处理作业数千个，数据量大，业务价值高。原有系统使用CDH+Oracle混合架构，CDH有近200一期用TDH成功迁移了客户CDH+Oracle混合架构的数据平台，“一个顶两”，并且数据稽核、联邦计算、资源调度、安全性、高可用、易用性等关键能力得到增强，真正实现“降本增效”。迁移全程用时6个月不到稳定性也无法满足客户需求。终星环科技一期项目用TDH成功迁移了客户HDP集群，由于TDH对HDP的兼容性高，全部数据+业务迁移不到5个月时间（包含1个月并行运行测试）。当前TDH集群近百个节点，TDH极好的SQL和Oracle方言支持让客户上线了很多新应用。

大数据平台需要在数据存储格式、计算模型、接口等方面与CDH兼容，以确保原有数据和应用能够顺利迁移。比如部分国产平台的文件系统与CDH的HDFS在数据块大小、存储策略等方面存在差异，需要进行数据格式转换和参数调整。数据迁移：企业使用CDH积累了大量数据，将这些数据安全、高效地迁移到国产化平台是一大挑战。要解决数据一致性、完整性问题，还要尽量减少对业务的影响。例如，在迁移海量的实时流数据时，如何保证数据不丢失、不重复，并且在迁移过程中实时业务能够正常运行。应用适配：基于CDH开发的众多数据应用，如数据分析工具、数据挖掘算法等，需要在国产化平台上重新进行适配和调优。可能涉及到代码修改、参数调整等工作。同时，准备好数据迁移工具和相关技术手段。迁移阶段：先进行小规模的数据和应用迁移试点，验证迁移方案的可行性和有效性。在试点成功的基础上，按照既定的迁移计划，逐步将CDH上的数据和应用迁移到国产化平台国产化大数据平台替换CDH是企业实现自主可控、保障数据安全和满足合规要求的重要举措，以下为你介绍一些相关的案例、难点、注意事项和步骤：替换难点技术兼容性：CDH有其特定的技术架构和生态体系，国产化

Oracle、IBMDB2、Teradata，降低了用户从传统数据库的迁移成本，具备国产化替代的能力。此外，TDH提供存储过程支持，降低开发大型复杂数据业务系统的技术门槛。统一的计算引擎CDH使用CDH是Cloudera的开源平台发行版，通过将Hadoop与其他十几个开源项目集成，为企业大数据业务提供服务。在CDH开源大数据方案中，是通过多个互相独立的组件提供相应的能力，每个场景需要一个组件，需要另外单独部署如开源图数据库Neo4j，为了实现时序数据存储分析，需要另外单独部署开源时序数据库InfluxDB等等。在复杂场景下，CDH需要多个组件配合完成，多个组件的开发语言和接口基本完全引起计算资源竞争等问题。总体来说，CDH拼凑起来的散装架构复杂度高，客户新业务开发、业务需求变更开发成本很高，运维成本也很高，数据流转和融合分析等数据处理效率低。CDH散装架构跨模型分析方案下面我们来举个库中实现多种数据模型（例如关系表、文本和图片）的统一存储管理，一个SQL就可以实现不同数据模型的操作和查询，模型转化流转以及跨模型关联分析，解决了不同模型数据之间的组合使用问题。与CDH散装架构相比

CDH是Cloudera的开源平台发行版，通过将Hadoop与其他十几个开源项目集成，为企业大数据业务提供服务。DH拼凑起来的散装架构复杂度高，客户新业务开发、业务需求变更开发成本极高，运维成本也操作和查询，模型转化流转以及跨模型关联分析，解决了不同模型数据之间的组合使用问题。与CDH散装架构相比，TDH统一的多模型架构具有复杂度低、开发成本低、运维成本低、数据处理效率高等优点。TDH相比CDH，不仅性能提升，具有更强的多模型拓展能力，并提供全套工具集，自主研发，实现国产软硬件兼容，满足信创要求。在搭建大数据平台时，选择TDH还是CDH，就变得简单了，是一目了然的事情。极高，数据流转和融合分析等数据处理效率低。那有没有一种架构或者方案，不需要为不同的业务需求单独部署不同的产品，一套平台就可以全部搞定，又能实现自主可控呢?有，星环科技自主研发的基于多模型统一技术架构的大数据基础平台TDH。TDH基于领先的多模型统一技术架构，提供统一的SQL接口、统一的计算引擎、统一的数据管理系统和统一的资源管理系统，通过9种独立的存储引擎，支持业界主流的10种存储模型：关系型数据

迁移学习指运用已有的知识来学习新的知识的机器学习方法。例如，如果我们已经训练过一个图像分类器来识别猫和狗，那么我们可以将这个分类器迁移到另一个数据集，比如识别豹子和老虎，从而加快训练速度并提高模型准确率。这是因为同一领域的不同数据集之间可能存在共性，迁移学习可以利用这种共性来加速新任务的学习过程。另外，在数据量有限的情况下，迁移学习也可以利用已有知识来提高模型泛化能力。迁移学习方法一般可以分为样本选择、特征映射等方法来适应目标数据的特征分布。多任务学习：同时学习多个相关任务，并共享模型的一部分或全部。这种方法可以通过学习一个任务的知识来改善其他任务的性能。迁移学习的优势在于可以利用已有知识来减少新任务的数据需求，提高模型的泛化能力和训练效率。然而，迁移学习也面临一些挑战，比如领域差异较大时的知识偏移问题和如何选择合适的迁移策略等。因此，在应用迁移学习时需要综合考虑数据、任务及模型等因素来选择适当的方法。以下几类：特征提取：将已训练好的模型的前几层（也称为特征提取层）作为固定的特征提取器，然后添加新的分类层进行训练。这种方法适用于源数据和目标数据具有相似特征的情况。网络微调：将已训练好的模型的权重

数据迁移是指将数据从一个存储系统或计算环境转移到另一个存储系统或计算环境的过程。这个过程不仅包括数据的传输，还涉及数据的选择、准备、提取和转换。数据迁移的目标是高效、快速地移动数据，以避免或最大限度减少对业务运营的干扰。应用领域数据迁移在多个领域有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：系统升级或更换：当企业需要升级现有系统或更换到新的系统时，需要将数据从旧系统迁移到新系统，以确保数据的连续性和可用性。数据中心迁移：企业可能需要将数据从一个数据中心迁移到另一个数据中心，例如由于成本、地理位置、性能等原因。云迁移：将数据从本地环境迁移到云环境，或在不同的云提供商之间迁移数据，以利用云计算的优势。数据库迁移：由于技术或业务需求的变化，可能需要将数据从一个数据库迁移到另一个数据库，例如从关系型数据库迁移到非关系型数据库。应用程序迁移：将应用程序及其相关数据迁移到新的基础设施或平台，以提高性能、可扩展性或兼容性。个人电脑升级：例如，小硬盘换大硬盘，机械硬盘换固态硬盘，或换新电脑继续使用现有的系统和硬盘中的数据。数据迁移技术数据迁移技术是指在数据信息在不同阶段之间转换时，为保障系统不间断运行

在当今数字化时代，数据被视为企业的重要资产，因此数据迁移已成为企业发展和转型的关键环节之一。企业级数据迁移不仅涉及大量数据的转移，还需要解决安全性、完整性和一致性等诸多挑战。企业级数据迁移的挑战企业级数据迁移面临诸多战，其中包括数据量大、数据类型多样、数据一致性、数据安全性和迁移时间等方面的问题。这些挑战主要源于以下几个方面：数据量大：企业的数据量往往巨大，需要耗费大量时间和资源，可能会导致迁移延误和成本增加。数据类型多样：企业数据通常包括结构化数据和非结构化数据，如数据库、文档、图像、视频等，不同类型的数据需要采用不同的迁移方法。数据一致性：在数据迁移过程中，要保证源数据和目标数据的一致性，避免数据丢失、数据冲突和数据错误等问题。数据安全性：数据迁移涉及大量敏感数据，如客户、财务数据等，必须确保数据在迁移过程中的安全性，避免数据泄露和侵权的风险。迁移时间：企业需要保证迁移过程尽量短，并且小化对业务操作的影响，以避免业务中断和损失。企业级数据迁移的关键策略与方法如何成功地实施企业级数据迁移是每个企业都面临的重要问题。以下是一些关键策略与方法，供参考：制定详细的迁移计划：在进行数据迁移

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...