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成的。故障可能是由于设备故障、软件或网络故障或由于火灾等重大灾害，区域停电或施工事故，可能造成整个数据中心停用。 高可用(High Availability) 高可用性是一套业务技术、工程实践和设计原则。这是通过消除单点故障（容错）和提供能力来实现系统连续性。以最小的业务损失（故障恢复能力）在系统中断后迅速恢复操作。

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SAP HANA原生高可用场景 SAP软件自身提供了多个原生高可用机制来恢复SAP HANA系统各种各样的故障。 服务自动重启（Auto-Restart Service） 当SAP HANA出现服务崩溃或人为操作错误导致程序停止运行时，HANA Service AutoResta

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创建命名空间 多活高可用服务 MAS 介绍怎样创建数据源和数据同步链路 04:04 创建数据源和数据同步链路 多活高可用服务 MAS 介绍Demo应用接入SDK 05:21 Demo应用对接MAS-SDK 多活高可用服务 MAS 介绍怎样创建事件流 04:02 创建事件流 多活高可用服务 MAS

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图解多活高可用服务

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配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于 MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高

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当前登录账号拥有使用MAS的权限。账号权限授权与绑定，请参考创建用户并授权使用MAS。 登录多活高可用控制台 登录华为云控制台。 单击，选择区域。 单击左上角，在服务列表选择“多活高可用服务 MAS”，进入多活高可用服务控制台。 图1 多活高可用服务控制台

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D CS Redis实例高可用 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 dcs-redis-high-tolerance 规则展示名 DCS Redis实例高可用 规则描述 DCS Redis资源不是高可用时，视为“不合规”。 标签 dcs 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型

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无 应用场景 建议您创建跨AZ高可用部署的图实例，以提供不同可用区之间的故障转移能力和高可用性。 修复项指导 在创建图实例时，您应当开启跨AZ高可用，详见自定义创建图。 检测逻辑 GES图不支持跨AZ高可用，视为“不合规”。 GES图支持跨AZ高可用，视为“合规”。 父主题： 图引擎服务

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场景在同一可用区(AZ)内，部署SAP HANA冗余节点，并配置SAP HANA自带的System Replication功能，配置Suse HAE可以实现高可用自动切换。在另一个可用区内，部署SAP HANA冗余节点，并配置Multitier System Replication，实现跨AZ容灾。该场景一般应用于SAP HANA单节点部

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可用性（Availability）可用性是衡量系统运行连续性的量度，以时间百分比表示，与停机时间成反比。例如，如果一个给定的系统被设计为99.9%的时间，其每年的停机时间必须小于0.1%，或9小时。停机时间（Downtime）停机是中断的结果，可能是有意的（例如系统升级）、非计划故障造成的。故障可能是由于设备故障、软件或网络故障或由于火灾

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SAP软件自身提供了多个原生高可用机制来恢复SAP HANA系统各种各样的故障。当SAP HANA出现服务崩溃或人为操作错误导致程序停止运行时，HANA Service AutoRestart监视功能自动重新启动该服务，它会将数据装载进内存并且恢复它的相关功能。SAP HANA服务自动重启是一种开箱即用的故障恢复解决方案，在华为云平台上与

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SAP HANA高可用及灾备 场景1：AZ内部署SAP HANA高可用（SR sync + Preload on + Suse HAE）和跨AZ部署SAP HANA灾备（SR async + Preload on） 场景 在同一可用区(AZ)内，部署SAP HANA冗余节点，并配置SAP

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FlexusRDS支持跨AZ高可用吗 Flexus云数据库RDS的高可用版支持跨可用区。 当用户购买实例的时候，选择高可用版本，Flexus云数据库RDS就会自动把主实例和备实例分配成跨可用区。使得主数据库放在一个可用区内，备用数据库放在另一个可用区内。如果业务数据负载量大且对业

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SAP S/4HANA高可用配置 修改Hosts文件 检查目录 安装SAP resource agents 更新sap_suse_cluster_connector 配置SAP S/4HANA节点的HA功能 配置后验证 父主题： 高可用配置

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在CCE中实现应用高可用部署 基本原则 在CCE中，容器部署要实现高可用，可参考如下几点： 集群选择3个控制节点的高可用模式。 创建节点选择在不同的可用区，在多个可用区（AZ）多个节点的情况下，根据自身业务需求合理的配置自定义调度策略，可达到资源分配的最大化。 创建多个节点池，不

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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rscheduler.xml 多租户配置为：./__spark_conf__/__hadoop_conf__/fairscheduler.xml ./__spark_conf__/__hadoop_conf__/fairscheduler.xml spark.proxyserver

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rscheduler.xml 多租户配置为：./__spark_conf__/__hadoop_conf__/fairscheduler.xml ./__spark_conf__/__hadoop_conf__/fairscheduler.xml spark.proxyserver

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的数据类型，处理实时/离线数据的组件及详细版本信息，数据格式类型和压缩算法，数据安全性和权限控制，高可用性和容错机制，扩展性和弹性等。 调研大数据集群数量和功能划分：例如Hadoop集群、Spark集群、Hive集群等，并根据业务需求划分它们的功能，如存储集群、计算集群、查询集群等。

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证书、磁盘加密、端口、子网信息跟已有高可用只读一致（若没有高可用只读，则跟主实例一致）时，非高可用只读才可变更到高可用只读。 创建高可用只读或是变更到高可用只读时，需要保证实例所在子网的可用私有IP数量≥ 3。 不建议修改高可用只读实例的参数，否则会影响到高可用只读的可靠性。 高可用只读不允许进行如

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