权限。 手动配置HDFS目录存储策略，配置动态存储策略等操作。 Hive： 编辑、执行SQL/HQL语句；保存、复制、编辑SQL/HQL模板；解释SQL/HQL语句；保存SQL/HQL语句并进行查询。 数据库展示，数据表展示。 支持多种Hadoop存储。 通过Metastore对数据库及表和视图进行增删改查等操作。

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易于调试：CQL提供了详细的异常码说明，降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍，请参见：https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，

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tate Backend，State可以存储在内存上或RocksDB等上，并支持异步以及增量的Checkpoint机制。 精确一次语义：Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性，为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，即使在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。

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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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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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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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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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RegionServer数据存储 RegionServer主要负责管理由HMaster分配的Region，RegionServer的数据存储结构如图 RegionServer的数据存储结构所示。 图3 RegionServer的数据存储结构 图 RegionServer的数据存储结构中Region的各部分的说明如表

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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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Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍，请参见：https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后，会持久化到磁盘，同时，To

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交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 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

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以撤销特定的数据加载操作。 CarbonData文件格式是HDFS中的列式存储格式。该格式具有许多新型列存储文件的特性，例如，分割表，数据压缩等。CarbonData具有以下独有的特点： 伴随索引的数据存储：由于在查询中设置了过滤器，可以显著加快查询性能，减少I/O扫描次数和CP

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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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、min、max、hll_union_agg和bitmap_union等累加起来。 列式存储 在StarRocks中，表数据按列存储。物理上，一列数据会经过分块编码、压缩等操作，然后持久化存储到非易失设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据

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自动建表原理介绍 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将Oracle整库迁移到DWS，CDM在DWS上自动建表，会将Oracle的NUMBER(3

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工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式，策略对比如下： 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能，即Horizontal Pod Autoscaling。

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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DC双链路主备混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双链路主备混合云组网总体流程，流程说明如表1所示。 表1 构建DC双链路主备混合云组网流程说明(全球接入网关DGW） 步骤 说明 步骤一：创建云服务资源 创建1个企业路由器，构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。

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路主备混合云组网。 方案架构 为了提升混合云组网的网络可靠性，并且控制成本费用，XX企业同时部署了两条DC链路，均可以连通云上VPC和线下IDC的网络。两条DC链路形成主备，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。 图1 DC双链路主备混合云组网(全球接入网关DGW）

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路主备混合云组网。 方案架构 为了提升混合云组网的网络可靠性，并且控制成本费用，XX企业同时部署了两条DC链路，均可以连通云上VPC和线下IDC的网络。两条DC链路形成主备，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。 图1 DC双链路主备混合云组网(全球接入网关DGW）

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Volume objects 云存储列表。 表5 Volume 参数 参数类型 描述 id String 云存储ID。 resource_info Map<String,String> 存储资源详情。 resource_name String 云存储名称。 resource_type

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