中软国际数据治理专业服务解决方案实践

。 前提条件 使用节点伸缩功能前，需要安装CCE集群弹性引擎插件，插件版本要求1.13.8及以上。 Cluster Autoscaler工作原理 Cluster Autoscaler主要流程包括两部分： 扩容流程： Autoscaler会每隔10s检查一次所有未调度的Pod，根据

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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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证提供用户和用户组数据保存能力。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转

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HBase集群管理简介 CloudTable集群模式提供了基于Apache HBase的分布式、可伸缩、全托管的NoSQL数据存储系统，它提供了毫秒级的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据存储和查询应用。 HBase集群管理下，用户申请专属集群，按需使用，专属集群是完全物理隔离且不受其他业

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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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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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pe”，即可查看到可抽取的主语、谓语、宾语组合。 图2 抽取模型 单击“保存”，完成信息抽取。 如果创建多个数据源，请完成所有数据源的信息抽取配置。配置数据源请参见配置数据源。 后续操作 配置信息抽取后，进入创建图谱的下一步操作配置知识映射。 父主题： 配置信息抽取

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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 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 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导

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表8 TemplateRule 参数 参数类型 描述 type String 结构化类型，只支持custom_regex,json,split,nginx param String 具体结构化规则，每种结构化类型都有自己独有的结构，具体结构如下： 手动正则为json字符串，包含key

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删除结构化配置 功能介绍 该接口用于删除指定日志流下的结构化配置。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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云端结构化配置 创建结构化配置（推荐） 修改结构化配置（推荐） 删除结构化配置 查询结构化配置 查询结构化模板简略列表 查询结构化模板 创建结构化配置（不推荐） 修改结构化配置（不推荐） 父主题： API说明

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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HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL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： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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t算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tablet可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务 支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu

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如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训

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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： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tablet可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性，Kud

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