背景和原理（对象） AstroZero提供的数据对象（Object）定义功能，对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表，用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据，可理解为数据库中的数据表（逻辑表，系统实际存储

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整的商业流。 支持长流程 步骤之间可以是立即执行，也可以是小时、天、甚至更长时间的间隔，支持SLA期限管理。 跨人员的工作流 支持每一步由不同的用户、组串行或并行处理。 BPM内部进行调用 BPM可以作为子BPM被其他BPM进行内部调用。在总的BPM中使用“调用活动”元素，可嵌套使用子BPM。

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备份原理及方案 DDS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。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos（路由）、Config（配置）和Shard（分片）组件构成。其中，Confi

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Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下：

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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： 进阶实践

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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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。 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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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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背景和原理（对象） AstroZero提供的数据对象（Object）定义功能，对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表，用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据，可理解为数据库中的数据表（逻辑表，系统实际存储

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通过obsfs用户可以将创建的并行文件系统挂载到云端 Linux服务器 上并能像操作本地文件系统一样对并行文件系统内的文件和目录进行在线处理，包括：创建、删除文件/目录，重命名文件/目录，修改写文件等操作。 并行文件系统的详细介绍和使用说明，请参见《并行文件系统特性指南》。 父主题：

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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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（导入）。 概述 并行导入将存储在 服务器 普通文件系统中的数据导入到 GaussDB (DWS)数据库中。暂时不支持将存储在HDFS文件系统上的数据导入GaussDB(DWS)。 并行导入功能通过外表设置的导入策略、导入数据格式等信息来识别数据源文件，利用多DN并行的方式，将数据从数据

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数据库普通表：数据库中的普通表，数据源文件中的数据最终并行导入到这些表中存储，包括行存表、列存表。 外表：用于识别数据源文件中的数据。外表中保存了数据源文件的位置、文件格式、编码格式、数据间的分隔符等信息。 导入数据原理 OBS导入原理如图1所示，CN负责任务的规划及下发，它是按文件给每个DN节点分配任务的。

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关于OBS并行导出 概述 GaussDB(DWS)数据库支持通过OBS外表并行导出数据：通过OBS外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件，利用多DN并行的方式，将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部，存放在OBS 对象存储服务 器上，从而提高整体导出性能。

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通过外表导出数据：通过GDS外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定待导出的数据文件，利用多DN并行的方式，将数据从数据库导出到数据文件中，从而提高整体导出性能。不支持直接导出文件到HDFS文件系统。 CN只负责任务的规划及下发，把数据导出的工作交给了DN，释放了CN的资源，使其有能力处理外部请求。 通过让各个

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如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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MySQL)支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高

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通过外表并行导入 关于并行导入 教程和最佳实践 准备源数据 安装配置和启动GDS 创建GDS外表 执行导入数据 处理错误表 停止GDS 示例 父主题： 导入数据

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使用外表并行导出 关于并行导出 规划导出数据 安装配置和启动GDS 创建GDS外表 执行导出数据 停止GDS 示例 父主题： 导出数据

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并行文件系统 并行文件系统概述 并行文件系统支持的特性 并行文件系统约束限制 调整并行文件系统配额 创建并行文件系统

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并行处理算子 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 表1 并行处理算子 参数 说明 失败策略 当并行分支中存在失败情况时，配置API工作流的失败策略。 任一分支失败则终止：表示当并行分支中存在失败情况时，则此API工作流置为失败状态，不再继续执行。 分支失败继续

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