CDH迁移工具

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。迁移后TDH数据处理流程接下来我们来看看CDH迁移到TDH后的数据处理流程。数据ETL(抽取+加载)在星环大数据开发工具TranswarpDataStudio(TDS)中配置数据同步,从业务数据库抽取数据一键迁移,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本CDHV6.2.1HiveV2.1.1HbaseV2.1.2HadoopV3.0.0SqoopV1.99.5CDH数据处理流程数据抽取(模拟数据ETL)用Sqoop工具从业务数据库抽取数据到Hive表

CDH迁移工具 更多内容

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。
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。
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
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
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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。
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。
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
技术博客
CDH/HDP迁移之路
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HDP3将是CDH和HDP的后企业版本,用户无法继续获取新的功能和性能提升。企业版不再服务至2022年3月份,CDH/HDP全部EoS,用户没办法获取售后支持:来源:Cloudera官网迁移方向方向一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控制Sentry到Ranger的迁移工具星环科技于2020年发布的TDH7.X支持完整的行、列、基于属性的访问控制,并为sql提供了多种调度策略和访问权限控制,效果更好,同时task级别的调度和重试、稳定性、灾备与可靠性、安全性、自主可控、国产生态、解决方案、售后服务等多方面对比各迁移方向,供用户参考。兼容性兼容性,直接决定迁移成本。很多客户认为CDP是CDH/HDP的高版本,应可以平滑升级
查看Master节点通过以下命令,查看集群Master节点信息:curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果:epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址,支持以*通配,支持指定多个pattern,多个pattern以逗号分割返回结果:
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5.10 任务相关
在Hippo中,比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务,用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果:{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...
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8 性能分析
本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现,该份测试同样也是Hippo的基准测试,后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq),所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集,不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理,使用SIFT算法得到的图片特征向量。...
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5.3 写入类操作
本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数,如果出现行级错误(比如主键冲突),Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...
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5.18 全文检索
Hippo在1.2版本提供了全文索引能力,兼容ElasticSearch6.7.2语法,在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性,支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求,通过该能力的支持,可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回,可以降低漏检和误检的概率,能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时,一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外,均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。
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5.7 查询类操作
过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式,可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and,不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符,'%'表示匹配任意字符,'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离,返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件,用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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10 Hippo 运维
运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息,包括:Masterstatus:当前的ActiveMaster,MasterGroup,MasterAddress,Master的健康状态TabletServerStatus:TabletServerAddress,健康状态,逻辑机架和数据中心信息,容量使用以及Tablet个数TabletNum:当前集群表的个数Version:Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息:库名库创建时间库内各类表的信息:点击某个库,可以看到库下所有表的信息,主要包括:••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...