APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关（即API管理）后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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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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Store节点备份到 对象存储服务 (OBS)中。 备份过程会占用少量CPU内存资源。因此在备份期间，实例主节点的CPU使用率和内存使用率，会有一点升高，属于正常现象，存储层的备份用户侧不感知。最终的备份文件将以多个数据文件形式存储在对象存储服务(OBS)中，不会占用实例的磁盘空间。 父主题：

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行导入命令将数据恢复到目标数据库。 实时同步基本原理 图4 实时同步原理 实时同步功能实现源数据库和目标数据库的数据长期同步，主要用于OLTP到OLAP、OLTP到大数据组件的数据实时同步。全量和增量的数据同步和实时迁移的技术原理基本一致，但是基于不同的业务使用场景，两个功能还是有些差异。

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APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装，确保客户端签名、APIC后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTT

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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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信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host Security Service，HSS）、DDoS高防（Advanced Anti-DDoS，AAD）、 Web应用防火墙 （Web Application Firewall，WAF）等安全防护服

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一定的时延，这个时延主要包含：采集时延(分钟级) + 判断时延(分钟级) + 伸缩时延(分钟级)。这个分钟级的时延，可能会导致应用CPU飚高，响应时间变慢。为了解决这个问题，CCE提供了定时策略，对于一些有周期性变化的应用，提前扩容资源，而业务低谷时，定时回收资源。 父主题： 工作负载弹性伸缩

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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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一定的时延，这个时延主要包含：采集时延(分钟级) + 判断时延(分钟级) + 伸缩时延(分钟级)。这个分钟级的时延，可能会导致应用CPU飚高，响应时间变慢。为了解决这个问题，CCE提供了定时策略，对于一些有周期性变化的应用，提前扩容资源，而业务低谷时，定时回收资源。 父主题： 工作负载弹性伸缩

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一定的时延，这个时延主要包含：采集时延(分钟级) + 判断时延(分钟级) + 伸缩时延(分钟级)。这个分钟级的时延，可能会导致应用CPU飚高，响应时间变慢。为了解决这个问题，CCE提供了定时策略，对于一些有周期性变化的应用，提前扩容资源，而业务低谷时，定时回收资源。 父主题： 工作负载弹性伸缩

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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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（备份），每个Replica分布在不同的Broker节点上，以保证当某一节点失效时，可以自动故障转移到可用消息节点。 高吞吐量 Kafka通过以下方式提供系统高吞吐量： 数据磁盘持久化：消息不在内存中缓存，直接写入到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写性能。 Zero-copy：减少IO操作步骤。

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出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。 图2 HetuEngine跨源功能示意

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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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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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StarRocks基本原理 StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析 数据湖 上各种格式的数据。

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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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