确保分区平衡的目标Broker磁盘容量充足，在磁盘存储统计中查看每个Broker的可用磁盘容量。如果目标Broker磁盘剩余容量接近分区平衡迁移到该Broker上的数据量，为了给目标Broker上的消息生产预留存储空间，应先进行磁盘扩容，再进行分区平衡。 使用自动平衡修改副本数 登录管理控制台。

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连接副本集实例 连接方式介绍 通过内网连接副本集实例 通过公网连接副本集实例 父主题： 连接实例

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购买副本集实例 快速购买 自定义购买 父主题： 副本集快速入门

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购买副本集实例 快速购买 自定义购买 父主题： 购买实例

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75 分布式消息服务KAFKA版 规格 单个代理存储空间 kafka.2u4g.cluster | 代理个数：3 单个代理存储空间 超高IO | 100GB 1 2190 分布式消息服务RocketMQ版 规格 单个代理存储空间 rocketmq.4u8g.cluster.small

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表1 资源和成本规划 华为云服务 配置示例 每月预估花费 分布式消息服务RabbitMQ版 区域：华北-北京四 计费模式：按需计费 实例类型：集群 规格：rabbitmq.4u8g.cluster 代理个数：3个 单个代理存储空间：高IO | 100GB 购买时长：1个月 购买个数：1

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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，根据用户设置的策略，选择出一个符合要求的节点池进行扩容。 Autoscaler检测未调度Pod进

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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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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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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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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，系统实际存储时通

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增量备份：即WAL备份。RDS系统自动每5分钟做一次增量备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典

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据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异步方式，客户端SQL由Balancer路由到一个节点之后，一批写入数据会先落入写入的节点，随后根据分布式表sch

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JAR包。 ZooKeeper集群 ZooKeeper作为临时节点记录各HiveServer实例的IP地址列表，客户端驱动连接ZooKeeper获取该列表，并根据路由机制选取对应的HiveServer实例。 HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群

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tition），消息被分布式存储在不同分区中，实现Kafka的水平扩展与高可用。 副本 为了提高消息的可靠性，Kafka的每个分区会有多个副本，对消息进行冗余备份。分区在每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步。分区挑选一个副本作为Leader，该分区所有消息的生产与

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GaussDB 小集群&分布式 GaussDB小集群 -> GaussDB小集群 GaussDB小集群 -> GaussDB分布式 GaussDB分布式 -> GaussDB分布式 MongoDB MongoDB -> 华为DDS（兼容MongoDB） （副本集-副本集、副本集-集群、集群到集群）

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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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基本原理 通常UDP Flood的防御方式有两种，一种是动态指纹学习，一种是UDP限流，前者可能会将正常的业务载荷学习成攻击指纹，容易造成误杀，后者会将正常流量和攻击流量一起进行阻断，影响您的正常业务使用。 图1 设备防护原理图 如图2所示，华为云解决方案通过在UDP报文中增加水

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钟会自动对上一次全量备份或增量备份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典

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5分钟对上一次全量备份，或增量备份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典

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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： 数据迁移进阶实践

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