8个小时做迁移肯定是不够的，所以这样的情况下只能做割接不能做迁移，性能也没有做测试，架构也没有做测试，像这种情况下架构肯定是要调整的，所以只能调整架构以后，业务测试通过以后，8个小时来做割接。算算你将近500tb的数据，8个小时，你通过网络来进行迁移，传输数据的时间都不够。...

对于大数据Spark在治金制造业的应用，建议可以阅读以下书籍和文献:1.《Spark大数据处理技术实战》: 该书透彻介绍了Spark的基础知识、数据处理流程和常见应用场景，并结合实际案例详解了Spark在工业领域 (包括制造业)中的应用。2.《大数据处理技术及其在治金制造业中的应用》...

executor是真正执行task地方，而task执行离不开具体的数据，这些task运行的结果可以是shuffle中间结果，也可以持久化到外部存储系统。一般都是将结果、状态等汇集到driver。但是，目前executor之间不能互相通信，只能借助第三方来实现数据的共享或者通信。...

数据容灾业务系统容灾

传统金融行业大多为建设数据仓库， 数仓是存储和管理一个或多个主题数据的集合，为业务提供服务的方式主要是分析报表，为了支持管理决策分析。数据仓库具有历史性，其中存储的数据大多是结构化数据，这些数据并非企业全量数据，而是根据需求针对性抽取的，数据仓库对于业务的价值是各...

跨数据库、跨机构确实存在数据实时性问题，可以采取内存数据库，每分钟进行ETL抽取，每个抽取的任务执行时间控制在30秒内完成，那么在跨机构的情况下，采用这API接口能实现相对的实时监控。...

戴尔在多家省级大三甲医院落地了基因测序平台，数字化病理平台，影像AI平台等科研大数据平台，涉及到科研方向有罕见病研究、遗传病研究、肿瘤相关疾病研究等。戴尔提供的是以算力和存储为主的基础架构平台，平台上可以运行多种开源或商业软件，包括基于Docker的基因测序应用。关于...

科研平台作为医院科研领域重要的业务平台，要结合科研业务的特点进行功能的设计。因为科研业务的复杂性和多样性，所以也就导致科研平台的功能是十分复杂、十分多样的成体系的存在。但是几个大的功能科研平台还是应该具备的：1、数据的查询和提取功能。科研业务的重要对象就是...

要考虑数据类型、业务场景、时效要求、性能要求等因素。因为数据的多样性必然导致基础架构的复杂性、差异性和多样性。多种类型的数据库、存储架构并存应该是医疗大数据平台的常态，鉴于底层架构对数据及应用上层的透明性特点，结构化关系型数据虽然也能存放在分布式或对象存...

数据的多模态、异构化、海量化必然导致其支撑架构的多样性。哪些数据适合关系型数据库，哪些数据适合分布式数据库，存储的选择亦是如此，也要结合数据类型，数据的重要性、时效性要求以及业务的实际要求等因素综合考虑。数据的整合利用离不开如下几个方面的工作：1、大数据平台需...