GS_ASP GS_ASP显示被持久化的ACTIVE SESSION PROFILE样本。该系统表只能在系统库中查询。 表1 GS_ASP字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样id。 sample_time timestamp with time zone 采样的时间。

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GS_ASP GS_ASP显示被持久化的ACTIVE SESSION PROFILE样本，该表只能在系统库下查询，在用户库下查询无数据。 表1 GS_ASP字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time

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ASP报告信息 表1 Report Header信息 列名称 描述 Start Time 开始时间。 End Time 结束时间。 Slot Count 指标展示时分割的时间段的个数。 Elapsed Time 生成报告的时间段。 Sample Count 生成ASP报告的总的样本数。

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GS_ASP GS_ASP显示被持久化的ACTIVE SESSION PROFILE样本，该表只能在系统库下查询，在用户库下查询无数据。 表1 GS_ASP字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time

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GS_ASP GS_ASP显示被持久化的ACTIVE SESSION PROFILE样本。该系统表只能在系统库中查询。 表1 GS_ASP字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time zone 采样的时间。

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ASP报告信息 表1 Report Header信息 列名称 描述 Start Time 开始时间。 End Time 结束时间。 Slot Count 指标展示时分割的时间段的个数。 Elapsed Time 生成报告的时间段。 Sample Count 生成ASP报告的总的样本数。

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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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HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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Oozie基本原理 Oozie简介 Oozie是一个基于工作流引擎的开源框架，它能够提供对Hadoop作业的任务调度与协调。 Oozie结构 Oozie引擎是一个Web App应用，默认集成到Tomcat中，采用pg数据库。 基于Ext提供WEB Console，该Console

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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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WDR报告和ASP报告导出 报告导出请联系管理员。 父主题： 附录

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WDR报告和ASP报告导出 报告导出请联系管理员。 父主题： 附录

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HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://hbase

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Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的 数据仓库 基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据

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HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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CarbonData基本原理 CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术，以提高计算效率，有助于加速超过PB数量级的数据查询，可用于更快的交互查询。同时，CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。

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Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark

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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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Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker

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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景

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