自动建表原理介绍 CDM 将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 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

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用户通过虚拟网关主备冗余方式访问VPC 方案概述 应用场景 用户因业务需求，需要使用两条物理专线主备冗余接入同区域的两个华为云专线接入点访问同一个VPC。 主备冗余接入建议使用BGP路由协议，出云主备链路可通过设置虚拟接口优先级实现，入云主备链路可以通过用户侧设置Local_Pref来实现。

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Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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内网采集权限与原理 主机深度采集 权限要求： Windows系统：需要提供具有Administrator权限的账号。 Linux系统：需要提供root账号。 采集原理： Windows系统：通过WinRM服务从Edge访问Windows主机，执行PowerShell脚本采集系统信息。

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ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常

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IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

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dk-config.json”文件修改为“crosschainB.json”存在本地备用，将后缀为.peer和.orderer的文件夹压缩为certsB.zip存在本地备用。 父主题： 准备工作

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点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。 图4 Agent数据传输流程

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Manager基本原理 Manager功能 Manager是 MRS 的运维管理系统，为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。

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用户通过虚拟网关负载冗余方式访问VPC 云专线DC 虚拟私有云VPC 弹性云服务器 E CS 为了提升本地IDC上云的网络性能以及可靠性，用户可以同时部署两条专线，均可以连通云上VPC和线下IDC的网络。两条DC链路形成负载均衡。 当两条DC链路网络均正常，同时工作可提升网络传输能力。

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RabbitMQ实例集群内部的队列是否有冗余备份？ 队列是否做镜像（即冗余备份）取决于用户的需要，如果用户设置了镜像，会在集群中多个代理上存储队列的副本，当某个代理故障，集群会从其他正常的代理中选择一个代理，用来同步队列数据。 父主题： 实例问题

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工作票 描述 工作票组件提供8张工作票，在煤矿等企业场景需要工作票的情况下，通过此组件可以快速构建相对应的工作票页面。 开放能力 工作票为组件资产，提供的8张工作票对应组件名称如表1所示。 表1 工作票对应组件 工作票名称 组件 工作票名称 组件 大型机电设备检修安全许可工作票 mechatronicsTicket

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工作空间 查询工作空间 创建工作空间 修改工作空间 删除工作空间

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其余工作 应用功能验证 由于集群迁移是对应用数据的全量迁移，可能存在应用内适配问题。例如本示例中，集群迁移后，Wordpress中发布的文章跳转链接仍是原 域名 ，单击文章标题将会重定向至原集群中的应用实例，因此需要通过搜索将Wordpress中原有的旧域名并替换为新域名，并修改数据

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每个账号每个IAM项目都会分配1个默认工作空间，默认工作空间的访问控制为PUBLIC。 通过工作空间的访问控制能力，可限制仅允许部分人访问对应的工作空间。通过此功能可实现类似如下场景： 教育场景：老师可给每个学生分配1个INTERNAL的工作空间并且限制该工作空间被指定学生访问，这样可使得

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DDS节点脱节原理和说明 副本集架构由主节点、备节点和隐藏节点组成，DDS自动搭建三节点的副本集供用户使用，节点之间数据自动同步，保证数据的高可靠性。对于需要保证高可用的中小型业务系统，推荐使用副本集。 主节点：即Primary节点，用于读写请求。 备节点：即Secondary节点，用于读请求。

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MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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小于：保留或丢弃小于指定值的样本数据行。 等于：保留或丢弃等于指定值的样本数据行。 单击“确定”，执行数据过滤。 数据联合 特征工程数据联合的原理与数据集中数据联合的原理相同。具体请参见数据联合。特征工程以当前打开的特征工程的数据集实例为左表，“数据联合”对话框中数据集的数据为右表。 数据联合操作步骤如下。

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组网。 为了助力企业客户实现混合云组网的高可靠性，并且控制成本费用，通过企业路由器，可以实现专线的动态选路和切换，多个专线链路之间形成主备冗余，当主链路故障后，可自动切换至备链路，降低了单链路故障导致的业务中断风险。 接下来，将主要为您介绍如何通过企业路由器和全域接入网关，构建DC双链路主备混合云组网。

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RAID0将数据分条存储在多个磁盘上，可实现并行读写，提供最快的读写速率。 多个磁盘并行读写获取更高性能 最差 没有冗余能力，一个磁盘损坏，整个RAID阵列数据都不可用 100% 两块 RAID1 通过构造数据镜像实现数据冗余，阵列中一半的磁盘容量投入使用，另一半磁盘容量用来做镜像，提供数据备份。 读性能：与单个磁盘相同

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