大数据任务迁移关键步骤流程图
2024-11-27 09:07:47 0 举报
AI智能生成
该流程图详细展示了大数据任务迁移过程中的关键步骤。首先,需要进行源端与目的端的环境准备,包括硬件、软件以及网络配置等方面。然后,对源端数据进行收集、清洗与转换,确保数据质量符合迁移要求。接下来,将处理后的数据加密并传输到目的端,保障数据在传输过程中的安全性。在目的端,接收并解密传输的数据,进行数据校验,确保数据的完整性和准确性。最后,根据目的端的需求,对数据进行装载、存储与分析,实现大数据任务的顺利迁移。整个流程还需要不断的监控和优化,以确保迁移任务的顺利进行和高效运行。
作者其他创作
大纲/内容
前期准备
需求调研
明确迁移目标与范围
确定迁移任务类型
了解业务依赖关系
调研现有系统架构
分析现有任务执行流程
评估迁移难度与风险
目标任务分析
任务清单梳理
列出所有待迁移任务
任务优先级排序
任务依赖关系分析
识别任务间的前后依赖
绘制任务依赖关系
方案设计
迁移策略制定
全量迁移与增量迁移
迁移时间表规划
迁移范围路径
确定迁移先后顺序
设计迁移路径图
迁移详细方案
任务转换规则设计
异常处理机制设计
资源筹备
环境准备
硬件资源采购与配置
网络环境搭建与测试
CDM 集成环境
环境搭建与配置
集成测试与验证
DataArts 环境
环境部署与配置
任务接入与测试
MRS 环境
集群搭建与调优
资源配额按需分配
任务迁移实施
工具开发
任务转换工具开发
工具功能设计
代码开发与测试
增量任务工具开发
增量数据识别与提取
增量任务执行与监控
失败作业按类型批量导出工具
全空间失败作业导出
运行实例两侧调度对比工具
两侧实例作业调度状态数量对比
差异分析与报告
全量分批异常任务调测
shell任务调测
Spark/Hive 任务调测
CDM 集成任务调测
增量任务
22:30分 增量识别新增任务
增量数据标记与识别
新增任务按类型分配与调度
22:30-23:30 手动调测未转换任务
手动处理为转换任务
问题记录与反馈
23:00-00:00 任务查杀(跨天运行作业)
跨天作业识别与监控
异常处理与重试
00:00-08:00 失败任务夜间值守
失败任务分析解决
夜间异常处理与报告
资源任务调优
DataArts调优
任务执行效率提升
资源利用率优化
MRS 资源参数 队列调优
参数配置优化
队列资源策略调整
基线/核心任务调优
关键路径任务加速
资源优先级调整
问题跟踪
失败任务分析每日跟踪
失败原因分析
解决方案制定
任务运行状态每日报告
任务执行成功率统计
异常任务清单汇总
未闭环问题例会上升求助
问题升级机制
跨团队协作解决
双改
双改迁移指导书
迁移步骤详细说明
注意事项与风险点
客户新增需求问题跟踪闭环
新增需求收集与评估
需求实现与验证
客户新增未同步作业增量同步
增量作业识别与标记
增量数据同步与验证
任务迁移结束
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