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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。 FE StarRocks的前端节点，主要负责管理元数据、管理客户端连接、进行查询规划、查询调度等工作。 BE StarRocks的后端节点，主要负责数据存储和SQL计算等工作。 Leader Leader从Follower中自动选出，FE Leader提供元数据读写服务，Fo

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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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背景及原理（服务编排） AstroZero的服务编排，支持对逻辑判断组件、数据处理组件，以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排，实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发，程序员需要学习内容较多，开发效率相对低一些，开发门槛也高。A

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可靠收到的数据中恢复的优势。建议缓存RDD时不采取多备份选项，因为用于预写日志的容错文件系统很可能也复制了数据。 在启用了预写日志以后，数据接收吞吐率会有降低。由于所有数据都被写入容错文件系统，文件系统的写入吞吐率和用于数据复制的网络带宽，可能就是潜在的瓶颈了。在此情况下，建议创

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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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。用户可以基于业务模型选择最高效、合适状态类型。 丰富的State Backend：State Backend负责管理应用程序的状态，并根据需要进行Checkpoint。Flink提供了不同State Backend，State可以存储在内存上或RocksDB等上，并支持异步以及增量的Checkpoint机制。

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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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背景及原理（服务编排） AstroZero的服务编排，支持对逻辑判断组件、数据处理组件，以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排，实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发，程序员需要学习内容较多，开发效率相对低一些，开发门槛也高。A

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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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域管理员密码：管理员登录密码。 主域控制器名称：可由AD服务的主机名表示，或者由AD服务的主机名加上 域名 表示。 由AD服务的主机名表示：登录对应IP的AD 服务器 ，在“控制面板 > 系统和安全 > 系统 ”菜单下获取计算机名作为主机名称，并将该主机名字母替换成对应的大写字母，填入主域控制器名称中。例如，

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略进行加工过滤，将增量数据同步到目标数据库。 备份迁移基本原理 图3 备份迁移原理 备份迁移实现SQLServer数据库的离线迁移功能。用户需要提前将源数据库的全量备份包和增量备份包上传到OBS桶中，DRS服务会从OBS桶中下载备份包并上传到目标数据库本地磁盘，在对文件完成预检查

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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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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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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 Web程序，运行在Tomcat容器中。 Oozie工作流通过HPDL（一种通过XML自定义处理的语言，类似JBOSS

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异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能，通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力，实现了业务恢复和故障恢复解耦，保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决⽅案，即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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。 磁盘备份的详细信息，请参见《云备份用户指南》。 备份原理 磁盘备份原理，请参见云备份产品介绍。 使用场景 设置备份策略，根据策略自动对磁盘进行数据备份，通过定期创建的备份作为基线数据，用来创建新的磁盘或者恢复数据到磁盘。 使用方法 磁盘备份的使用方法，具体请参见云备份用户指南。

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参考《云备份用户指南》的“快速创建SFS Turbo备份”章节，完成创建备份存储库的操作，再完成创建备份操作。 系统会自动进行文件系统的备份。 您可以在备份页面，查看备份创建状态。当文件系统备份的“备份状态”变为“可用”时，表示备份创建成功。 当文件系统发生错误等故障时，可以使用备份创

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备份 同步备份 查询指定备份 查询所有备份 删除备份 复制备份 备份恢复 查询备份元数据 更新备份 父主题： API

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Data全量备份：{Backup Prefix}_databackup_x_x。 Data增量备份：{Backup Prefix}_databackup_incremental_x_xxxxx_xxxxx Data差量备份：{Backup Prefix}_databackup_di

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