CDH迁移方案

，我们就可以获取到配置文件。之后我们需要对各服务进行配置并测试连接，在该案例场景中使用的是HDFS，HBase和Hive。TDH集群配置同样，我们对TDH集群进行相应配置。Step2创建CDH迁移方案当CDH和TDH集群配置完成后，我们就可以配置CDH到TDH的迁移方案了。根据该案例CDH的业务情况，我们需要分别对CDHHive，HDFS和HBase的迁移方案进行配置。创建CDHHive迁移方案以CDHHive迁移方案为例，TDH提供服务级和表级的迁移策略，例如这里我们在同步类型中选择“CDH到TDHHvie表迁移”，同时我们可以对源集群，灾备集群，调度策略等进行配置。在调度策略中用户可以根据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

、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

。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

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。

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，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，比如说消费记录更新到了关系型数据库，但是相应的评价没有更新到搜索引擎中，导致分析语句的结果不准确。TDH统一架构跨模型联合分析方案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

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。

平滑迁移方案，能够更好帮助企业用户更高效、更平滑、更安全地实现国外进口产品的国产化替代，实现大数据基础软件的全面自主可控，并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到大幅提升。国产化替代的TD100倍。成本方面：星环科技产品高度兼容CDH/HDP、TD、Oracle、DB2，兼容TD、Oracle、DB2的SQL和方言，提供成熟的迁移工具，有大量低成本成功迁移案例。安全方面：星环科技基础国产化替代方案是指在特定领域或行业中，使用国内的技术、产品或服务来替代国外进口的方案。星环大数据基础软件国产化替代方案星环科技经过多年的自主研发，打造了全栈的大数据基础软件，并打磨了一系列国产化替代行业1000+用户应用落地。大数据平台：TDH国产化替代ClouderaDataHub春秋航空利用星环科技大数据基础平台替代了CDH大数据平台，一体化构建服务于整个企业的统一数据资源库，实现海量数据Oracle数据平台，实现了上百TB数据、40+下游应用系统和800+供数接口的平滑迁移，构建了湖仓集一体企业数据平台，统一承载多数据类型和分析查询负载，从根源上解决了目前在各业务领域存在的数据问题

星环科技经过多年的自主研发，打造了全栈的大数据基础软件，并打磨了一系列国产化替代平滑迁移方案，能够更好帮助企业用户更高效、更平滑、更安全地实现国外进口产品的国产化替代，实现大数据基础软件的全面自主高性能分布式计算和存储引擎，整体性能是CDP5~25倍。整体性价比是DB220倍，是TD100倍。成本方面：星环科技产品高度兼容CDH/HDP、TD、Oracle、DB2，兼容TD、Oracle、DB2的SQL和方言，提供成熟的迁移工具，有大量低成本成功迁移案例。安全方面：星环科技基础软件产品提供的容器隔离、灾备、访问控制、联邦学习、隐私保护、可信计算等技术保障网络层、加固层、治理层、流通层全方位

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...