设计原则 国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义为：确保信息资产（包括硬件、软件、网络、数据等）受到保护，以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁，同时确保信息系统能够持续地提供服务。

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设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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设计中心 解决方案工作台提供设计引擎，用户可在线进行解决方案技术架构设计（含集成架构、部署架构）、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题： 标准空间

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VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，那么，就不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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表设计 GaussDB 是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束。优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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使用Postman调试API接口 配置环境 获取Token 调用数学规划求解器服务 调用方形件-电子锯服务 调用异形件-服装切割服务 父主题： 调用服务API

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Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。

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HBase常用接口介绍 HBase常用的Java类有以下几个： 接口类Admin，HBase客户端应用的核心类，主要封装了HBase管理类操作的API，例如建表，删表等操作，部分常见接口参见表表1。 接口类Table，HBase读写操作类，主要封装了HBase表的读写操作的API，部分常见接口参见表表2。

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类。常用接口参见表1。 FileStatus：记录文件和目录的状态信息。常用接口参见表2。 DFSColocationAdmin：管理colocation组信息的接口。常用接口参见表3。 DFSColocationClient：操作colocation文件的接口。常用接口参见表4。

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Kafka Java API接口介绍 Kafka相关接口同开源社区保持一致，详情请参见https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Producer重要接口 表1 Producer重要参数 参数 描述 备注 bootstrap.servers

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Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Jav

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Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的p

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Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。

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HBase常用接口介绍 HBase常用的Java类有以下几个： 接口类Admin，HBase客户端应用的核心类，主要封装了HBase管理类操作的API，例如建表，删表等操作，部分常见接口参见表表1。 接口类Table，HBase读写操作类，主要封装了HBase表的读写操作的API，部分常见接口参见表表2。

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HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-pro

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HBase Java API接口介绍 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致，请参见http://hbase.apache.org/apidocs/index.html。 新增或修改的接口 HBase 0.98.3建议使用org.apache.hadoop.hbase

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