迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

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备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。 压缩比

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实现 在内部，GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引，每个键是一个或多个被索引项的一个元素（比如，一个数组的一个成员）。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针（一个posting tree），当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时，则是堆指针的一个简单列表（一个posting

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同步到云端。 EventBus：与MQTT 服务器 交互的客户端，为其他组件提供订阅和发布消息的功能。 MQTT broker：MQTT服务器。 图1 终端设备管理 终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中，设备孪生（DeviceTwin）起到了一个非常重要的作用，设备孪生保持设备的动

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同步到云端。 EventBus：与MQTT服务器交互的客户端，为其他组件提供订阅和发布消息的功能。 MQTT broker：MQTT服务器。 图1 终端设备管理 终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中，设备孪生（DeviceTwin）起到了一个非常重要的作用，设备孪生保持设备的动

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背景与原理（BPM） 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM（Business Process Management）功能实现的，通过在前端页面调用BPM完成工单流转，即客服人员创单，派单员派发工单，维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 数据迁移进阶实践

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 父主题： 关键操作指导

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步骤四：Token认证鉴权，调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证获得操作API的权限。 步骤五：调用服务，调用API接口使用服务，使用过程中可以随时查看状态码与错误码。 步骤一：开通服务 图像识别服务申请开通您可以按照以下步骤进行操作： 登录华为云，申请华为账号，并完成实名认证。

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通过openAPI实现自定义周期备份 游戏业务经常选用GeminiDB Redis存储玩家数据，兼顾低时延和数据持久化特性。本文介绍通过openAPI编写手动备份脚本，实现自定义备份周期（例如每2小时或4小时备份一次）。 GeminiDB Redis备份时仅需在存储层打秒级快照并

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只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信 虽然主节点与只读节点共享底层存储数据，但是主节点和只读节点之间仍需要进行信息通信。 主节点发送到只读节点内容：redo的描述信息，比如redo日志的最新lsn和内部读取日志的接口信息。 只读节点发送到主节点内容： 只读节点当前的视图，

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// Java CLI和JD BCS erver 除了API编程接口之外，Spark SQL还对外提供CLI/JDBC接口： spark-shell和spark-sql脚本均可以提供CLI，以便于调试。 JDB CS erver提供JDBC接口，外部可直接通过发送JDBC请求来完成结构化数据的计算和解析。

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Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和 MRS 大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；

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等功能。 易于扩展：CQL提供了拓展接口，以支持日益复杂的业务场景，用户可以自定义输入、输出、序列化、反序列化等功能来满足特定的业务场景 易于调试：CQL提供了详细的异常码说明，降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍，请参见：https://storm

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s-master/docs/concepts/flink-architecture/。 Flink原理 Stream & Transformation & Operator 用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成。 Stream

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YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建

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发现并解决问题。 服务编排测试通过、发布后，既可以直接被前端页面调用，也可以作为restful接口被第三方系统调用，也可以包装成公共接口后被调用。本节中主要是将服务编排包装成一个公共接口后，供页面调用，“管理设备”功能中涉及的业务逻辑，以及服务编排与脚本关系如表1下所示，详细操作方式及说明请参见创建业务逻辑。

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APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关（即API管理）后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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自动建表原理介绍 CDM将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在 数据仓库 服务（Data Warehouse Service，简称DWS）中自动建表时，DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1，实现流程如下： HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiserver收到查询请求，会路由到之前通过API服务注册的karmada-metrics-adapter。

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