### Q：Hive目的地时字段转换需要注意哪些问题？
A：当Hive目的地写入类型为CSV时，DataPipeline会将所有的字段类型转换成string类型，以保证数据可以正常同步到目的地。
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- 场景一：实时同步异构数据库数据（例：MySQL到Oracle）
- 场景二：批量同步异构数据库数据（例：SQL Server到MySQL）
- 场景三：API数据同步到关系型数据库（例：API到MySQL）
- 场景四：Hive数据同步到关系型数据库（例：Hive到SQLServer）
- 场景五：关系型数据库数据同步到Hive（例：Oracle到Hive为例）
- 场景六：Kafka数据同步到关系型数据（例：Kafka到MySQL为例）
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- 生产环境配置推荐及回答？
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- DataPipeline有多少独立的服务？各容器的作用是什么？
- 在从节点上装mysql，对单表导入1000万数据对任务有影响吗？
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- DataPipeline Mysql数据源的实时处理模式下，暂时无法读取哪些字段类型？
- Mysql数据源实时处理模式下，暂不支持那些语句操作的同步？
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- Oracle实时模式为LogMiner时，为什么还需要设置读取频率?
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- FTP数据源静态表结构和动态表结构的区别是什么？
- FTP源的文件在不断写入的情况下，DataPipeline的读取与写入的模式是怎样的?
- FTP数据源支持哪些编码方式？
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- DataPipeline同步数据到Hive目的地表时，数据源发生变化会怎么样？
- 我们目前对已做好Hive分区逻辑的目的地，是不是不支持继续往里写？只能写新表？
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- Hive目的地时字段转换需要注意哪些问题？
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- 目的地FTP时，我们现在是按什么逻辑创建文件的?
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- 各个数据目的地的写入方式分别是采用什么形式?
- DataPipeline支持的数据库的目标端的连接方式是什么？
- DataPipeline支持的目标端冲突数据处理机制是什么？
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- 任务设置中读取频率的实现原理是什么样的？
- 采用实时同步的情况，新建同步任务时，源端的数据表有大量的存量数据，如何通过产品实现数据同步的一致性的？
- 定时批量清目标表数据的逻辑是什么样的？
- 数据源端基于日志的实时模式，是源库推送还是我们做捕获？
- 关系型数据如MySQL，如果出现大量的数据修改，BinLog日志如何抓取，如何实现及时的消费？
- 读取与写入的速率限制是按照任务还是按照表？
- 我们的无侵入性是如何实现的？是完全无侵入性，还是侵入性很小？是否无侵入性就意味着源端服务器没有访问请求的压力，那目的端写入是否还存在压力？
- 动态限速的策略是什么？
- 读写一致性的逻辑是什么？
- v2.6版本增量的逻辑如何实现？
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- 如果任务激活后进行重新同步，目的地数据会清空吗？
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- 如何设置数据读取条件where语句？有哪些注意事项？
- 用户选择实时模式时，选表时发现有一些表置灰不能同步要想同步这些表该怎么办？
- 同步完成后暂停，取消表后又新加入此表，DataPipeline对于此表的处理策略是什么样的？
- 写入设置
- 表和字段问题
- 目的地表名称和字段名称最长字符长度有什么特定限制吗？以及表名称和字段名称的输入规则要求是什么？
- 同步数据到异构数据库，字段类型会有变化吗？
- 表结构中的精度和标度是什么意思？
- DataPipeline所支持的不同数据类型有哪些？kafka schema的数据类型和不同库间的数据库转换规则？
- 数据源端支持哪些字符集类型？
- Hive作为目的地表需要注意什么？
- Hive作为数据源且格式为parquet时需要注意什么？
- 如何新增一个字段？
- 主键相关问题
- 无主键的表的同步逻辑是怎样的？
- 选择增量识别为主键，如何保证源端和目标的数据一致性呢，如果该记录有修改，系统是怎么处理的？
- 数据目的地ODS有大量无主键表，同步时DataPipeline是如何处理的？
- 表结构变化问题
- 任务激活前后，数据源变化表结构变化有什么不同?
- 当数据源表结构更新时DataPipeline是如何处理的？
- 如果目的地端已经存在了数据库表，但表结构不相同，我们能否将数据写入到该表？
- DataPipeline是否支持将不同的数据表（在不同的数据库中，但是表结构一致，同时有主键和唯一性识别的字段），导入同一个目的端表？
- 管理数据同步
- 基本概念
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- 哪些数据错误会进入错误队列？
- 请简述产品支持的目标端冲突数据处理机制？
- 错误队列里的原始数据是指源端读取的原始数据还是说经过清洗规则后的数据？
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- 任务详情页中的数据读写量具体含义是？为什么有时候还会减少？
- 如何去查看FTP源和FTP文件中的文件有没有同步完成？
- 数据任务激活后是不允许修改任何设置吗？
- 激活任务后，数据百分比为什么会往回条，如：从99% 跳到30%
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- 自动重启逻辑是怎样的？
- 目前数据同步的暂停重启策略是什么样的？暂停和重启后是如何读取和写入数据的？
- 目前进行数据任务的时候，读取速率远大于写入速率，其中，已读取且还未写入的数据会暂时存储在Kafka上，但是由于Kafka存储空间有限，超出后容易造成数据的丢失，这怎么办？
- 如果一条数据多次、频繁变化，在DataPipeline产品侧如何保证数据的并行和保序是如何保证的？
- 用户导入数据后，hdfs认证机制，数据哪些用户可以使用，用户数据安全如何确保？
- 请简述目标端性能可管理性（可提供的性能监控、分析、调优手段等）
- DataPipeline是否支持远程抽取数据？
- 如果一条数据多次、频繁变化，在DataPipeline产品侧如何保证数据的并行和保序是如何保证的？
- 产品到期问题
- 产品使用期限到期所有任务都会被暂停任务，那么如何提前获知产品使用期限是否到期以避免任务被暂停？
- 实际场景中，目的地服务器每周可能会有aws升级，需要暂停服务器，DataPipeline有没有对应的方案能够满足?
- 任务报错
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- 文件传输
- FTP文件源同步整个文件时是如何同步的？
- 任务流
- 如何使用远程命令执行脚本来调取另外一个任务流？
- 任务流开启状态下，任务此时关闭掉任务流，正在同步的组件任务的处理逻辑是什么样的？
- 任务流中上游组件有多个组件任务时，上游任务全部完成才能开启下游任务吗？
- 任务既连了开始键，又配置了依赖，执行逻辑会是什么样的？
- 任务流中新建任务为何只有读取方式为增量识别字段，没有binlog？
- 任务监控
- 什么样的实时传输任务会在性能关注中显示？