Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景

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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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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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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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展出的Pod调度到具有更多资源的集群，以解决单个集群的资源限制，提高故障发生时的恢复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1，实现流程如下： HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiser

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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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CronFederatedHPA工作原理 CronFederatedHPA的工作原理如图1。创建CronFederatedHPA策略时，可以设定一个具体的时间，基于设定的时间调整HPA策略的最大和最小Pod数，也可以直接定时调整工作负载中的Pod数量。 图1 CronFederatedHPA工作原理 单独使用CronFederatedHPA

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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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Loader基本原理 Loader是在开源Sqoop组件的基础上进行了一些扩展，实现MRS与关系型数据库、文件系统之间交换“数据”、“文件”，同时也可以将数据从关系型数据库或者文件 服务器 导入到HDFS/HBase中，或者反过来从HDFS/HBase导出到关系型数据库或者文件服务器中。

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replay攻击、保护数据完整性等场合，是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。 结构 Kerberos的原理架构如图1所示，各模块的说明如表1所示。 图1 原理架构 表1 模块说明 模块 说明 Application Client 应用客户端，通常是需要提交任务（或者作业）的应用程序。

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MySQL主备复制原理简介 RDS for MySQL的默认备库、只读实例、自建从库、DRS链路灾备实例均采用MySQL的Binlog复制技术，也称为MySQL主备复制或主从复制技术。本章节介绍MySQL的主从复制原理。 主备复制流程 主节点（Master）中有数据更新时，会按照

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hashtag的原理、规则及用法示例 hashtag原理 单实例上的mset、lua脚本等处理多key时，是一个原子性(atomic)操作，所有给定key都会在同一时间内被执行。集群每次通过对key进行hash计算到不同的分片，所以集群上同时执行多个key，不再是原子性操作，会存在某些给定

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火墙。 图1 企业路由器使用方法 当您了解了企业路由器的使用方法后，接下来将为您详细介绍企业路由器的工作原理。工作原理如图2所示，详细说明请参见表2。 图2 企业路由器工作原理图 表1 网络流量路径说明 序号 路径 说明 1 请求路径：VPC1→DC全域接入网关 从VPC1去往D

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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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PERF03-11 选择合适的非关系型数据库 风险等级 中 关键策略 华为云数据库提供了DDS、GeminiDB两种非关系型数据库服务。 DDS：文档数据库服务（Document Database Service）完全兼容MongoDB协议，提供安全、高可用、高可靠、弹性伸缩和易

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