Ad hoc工作原理 更多内容
  • 背景及原理(服务编排)

    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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  • 只读落后自愈技术原理

    只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库,只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性,主节点与只读节点通信后,只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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  • 自动建表原理介绍

    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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  • 产品架构和功能原理

    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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  • GaussDB(for MySQL)备份原理

    GaussDB (for MySQL)备份原理 云数据库 GaussDB(for MySQL)基于华为最新一代DFV存储,采用计算与存储分离架构,计算层用于给外部提供服务,管理日志信息,存储层存储数据信息。存储层分为Common Log节点和Slice Store节点,Common

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  • HDFS基本原理

    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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  • MemArtsCC基本原理

    MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机(Virtual Machine, VM)上,数据存储在远端的对象存储(Object Storage Service, OBS)集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制,VM上

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  • Doris基本原理

    虑使用Aggregate模型,同时将非主键列的聚合类型设置为REPLACE_IF_NOT_NULL。 Duplicate适合任意维度的Ad-hoc查询。虽然同样无法利用预聚合的特性,但是不受聚合模型的约束,可以发挥列存模型的优势(只读取相关列,而不需要读取所有Key列)。 父主题:

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  • 异地双活原理介绍

    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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  • 云堡垒机系统有哪些登录认证方式?

    详细动态令牌签权绑定操作说明请参见动态令牌。 AD域认证 管理员配置AD系统认证方式,创建AD域认证用户或同步AD 服务器 用户。使用“密码登录”方式验证AD域用户账户和密码时,通过Windows AD域服务器对系统用户进行身份认证。 基本原理:通过AD域系统终端代理使用第三方库执行认证业务。 IP:AD域服务器的IP地址。

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  • Presto

    L查询引擎,用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统(HDFS),Hive,HBase,Cassandra,关系数

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  • HBase基本原理

    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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  • Kafka基本原理

    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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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合,实现海量数据秒级交互式查询;支持跨源跨域统一访问,使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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  • 自动建表原理介绍

    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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  • 查询AD里的OU列表

    查询AD里的OU列表 功能介绍 查询AD里的OU列表。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/ad-ous 表1 路径参数

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  • 方案概述

    DRS零代码实现数据实时同步, 用户无需额外开发数据同步任务。 高性能 借助 云搜索服务 CSS 业界性能领先的向量检索引擎和良好的组合索引能力,更好地满足Ad-Hoc场景下全文检索、随机多维分析的性能需求。 能力扩展 通过 云搜索 服务 CS S,解决数据库存在的并发性弱、横向扩展能力差以及复杂查询(全文

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  • 内网采集权限与原理

    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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