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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基本原理 通常UDP Flood的防御方式有两种，一种是动态指纹学习，一种是UDP限流，前者可能会将正常的业务载荷学习成攻击指纹，容易造成误杀，后者会将正常流量和攻击流量一起进行阻断，影响您的正常业务使用。 图1 设备防护原理图 如图2所示，华为云解决方案通过在UDP报文中增加水

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会自动对上一次全量备份或增量备份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高

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分钟对上一次全量备份，或增量备份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高

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示，服务编排界面是图形化、模板化的，您甚至不需要任何编程经验，将左侧面板区的组件拖拽到右侧画布、做必要的配置，就可以完成服务编排的开发。 图1 服务编排界面 服务编排界面中，可以编排如下组件： 基本组件：在服务编排引用脚本或者另一个服务编排，增/改/删/查记录，以及发送邮件、发送事件等。

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RegionServer负责提供表数据读写等服务，是HBase的数据处理和计算单元。 RegionServer一般与HDFS集群的DataNode部署在一起，实现数据的存储功能。 ZooKeeper集群 ZooKeeper为HBase集群中各进程提供分布式协作服务。各RegionServer将

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Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构 表1 模块说明 名称 说明 HiveServer 一个集群内可部署多个HiveServer，负荷分担。对外提供Hive数据库服务，将用户提

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UI提供Kafka Web服务，通过界面展示Kafka集群中Broker、Topic、Partition、Consumer等功能模块的基本信息，同时提供Kafka服务常用命令的界面操作入口。该功能作为Kafka Manager替代，提供符合安全规范的Kafka Web服务。 通过Kafka

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表1 各模块说明 模块名称 常见概念名称 描述 云服务层 HetuEngine CLI/JDBC HetuEngine的客户端，使用者通过客户端向服务端提交查询请求，然后将执行结果取回并展示。 HSBroker HetuEngine的服务管理，用作计算实例的资源管理校验，健康监控与自动维护等。

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节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存 服务器 为了解决日益增长的数据量给driver带来的压力与出现的各种问题，现引入单独的索引缓存服务器，将索引从Carbon查询的Spark应用侧剥离。所有的索引内容全部由索引缓存服务器管理，Spark应用通过RPC方式获取需要的索引

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CDL基本原理 CDL简介 CDL（全称Change Data Loader）是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件，并推送到kafka，再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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StarRocks基本原理 StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型 数据仓库 ，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析 数据湖 上各种格式的数据。

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自动建表原理介绍 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将Oracle整库迁移到DWS，CDM在DWS上自动建表，会将Oracle的NUMBER(3

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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在周期性变化的场景。 CCE自研的弹性伸缩增强能力，可实现基于指标触发或定时触发弹性伸缩。 策略规则 基于指标（CPU利用率、内存利用率），对无状态工作负载进行弹性扩缩容。 基于周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点），对无状态工作负载进行弹性扩缩容。 基于指标（CPU利用率、

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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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APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装，确保客户端签名、APIC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HTT

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DRS迁移实例所在虚拟机故障，业务自动切换到新虚拟机并保证IP不变，保证迁移任务正常。 DRS使用的字符集标准是Unicode 6.2.0。 实时迁移基本原理 图2 实时迁移原理 以“全量+增量”迁移为例，完整的迁移分为四个阶段。 第一阶段：结构迁移。DRS服务会从源数据库查询到

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ZKFC是需要和NameNode一一对应的服务，即每个NameNode都需要部署ZKFC。它负责监控NameNode的状态，并及时把状态写入ZooKeeper。ZKFC也有选择谁作为Active NameNode的权利。 ZK Cluster ZooKeeper是一个协调服务，帮助ZKFC执行主NameNode的选举。

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放在pg数据库中。 Tomcat Tomcat服务器是免费的开放源代码的Web应用服务器。 Hadoop组件 底层执行Oozie编排流程的各个组件，包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器，用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java

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Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满

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