我的工作空间 我的导出任务 我的导入任务 父主题： 运行态使用指南

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Kerberos服务在收到ST请求后，校验其中的TGT合法后，生成对应的应用服务的ST，再使用应用服务密钥将响应消息进行加密处理。 应用客户端收到ST响应消息后，将ST打包到发给应用服务的消息里面传输给对应的应用服务端（Application Server）。 应用服务端收到请求后，使用本端应用服务对应的密钥解析其

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--master：集群的API Server，其中https://**.**.**.**:5443为 ~/.kube/config中使用的master地址，可通过kubectl cluster-info获取。 --deploy-mode： cluster：在集群的工作节点上部署驱动程序。

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证书安装前，务必在安装SSL证书的 服务器 上开启“443”端口，同时在安全组增加“443”端口，避免安装后仍然无法启用HTTPS。 如果一个 域名 有多个服务器，则每一个服务器上都要部署。 待安装证书的服务器上需要运行的域名，必须与证书的域名一一对应，即购买的是哪个域名的证书，则用于哪个域名。否则安装部署后，浏览器将提示不安全。

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迁移源端服务器系统盘。 迁移源端服务器数据盘。 启动目的端。 源端：指的是您计划进行迁移的X86架构的物理服务器，或者位于私有云、公有云平台上的虚拟机。 目的端：在创建迁移任务时，您可以选择一个E CS 服务器作为目的端。目的端将承载源端迁移后的数据和应用程序，成为新的业务运行环境。在迁移过程中，源端服务

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消费Kafka时每次fetch请求返回的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时服务器将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。

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会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的日志，而不是完整的数据集，就能够提供容错性。这种数据的转换链记录就是数据集的溯源。由于并行

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过界面图形化的方式查看ZooKeeper。 有关Hue的详细信息，请参见：http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python（开放源代码的Web应用框架）的Web框架上的Web应用程序，采用了MTV（模型M-模板T-视图V）的软件设计模式。

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Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed

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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。 丰富的时间语义 时间是流处理应用的重要组成部分，对于实时流处理应用来说，基于时间语义的窗口聚合、检

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个队列，再选择队列上的一个应用，并尝试在这个应用上分配资源。若因参数限制导致分配失败，将选择下一个应用。选择一个应用后，调度器会处理此应用的资源申请。其优先级从高到低依次为：本地资源的申请、同机架的申请，任意机器的申请。 图2 资源分配模型 YARN原理 新的Hadoop Map

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：t2-t1，因为经过t2-t1的时间后只读节点才能读取主节点t1时刻的数据。 只读节点visible lsn的推进 根据延迟的计算方式，产生延迟的关键点在于只读节点visible lsn推进速度的快慢。 只读节点推进visible lsn的工作流程如下： 只读节点通过与主节点通

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stroZero的服务编排功能，类似于编程中一段有流程、条件处理、判断逻辑的程序。这段程序有输入参数和输出参数、可以独立成为一个对外调用的方法。同时，在程序内部，也可以调用其他的方法。 AstroZero中的服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化，拖拉拽的方式去编程。如图1所

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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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当前南北向MCS暂不支持网络协议为UDP的Service服务。 南北向MCS的type为LoadBalancer。 南北向MCS的能力 使用南北向MCS，可以将用户在集群中的联邦Service，暴露四层的访问入口至ELB实例上，客户可以通过ELB实例上的监听端口，使用公网或私网访问暴露在集群中的服务。 南北向MCS的工作原理

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，保证数据的完整性和一致性。 第三阶段：增量数据迁移。全量任务结束后，增量迁移任务启动，此时会从全量开始的增量数据持续的解析转换和回放，直到追平当前的增量数据。 第四阶段：为了防止触发器、事件在迁移阶段对于数据的操作，在结束任务阶段再迁移触发器、事件。 全量数据迁移的底层模块主要原理：

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一个数据中心正常运行时，可以通过业务层的调度将故障区域的业务切换到正常区域，因为配置了异地双活，您可以在数据中心运行正常的区域继续处理数据。在业务不中断的前提下实现故障场景下业务的快速恢复，保证了故障场景下业务的连续性。 配置异地双活功能的具体操作请参见搭建双活关系。 父主题： 异地双活

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Store节点存储数据信息。 图1 备份原理 如图1所示， GaussDB (for MySQL)实例的备份是由计算层和存储层各自完成的。 计算层的主节点读取存储层的Common Log节点的日志信息，通过主节点备份到 对象存储服务 (OBS)中。 计算层的主节点向存储层的Slice Store节点发送命令备份数据信息，通过Slice

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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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常需要等待数据而拖慢任务的执行。因此，计算侧需要一个高速的缓存层来消除计算集群和OBS之间的数据访问鸿沟。为了解决这个问题，提出MemArts分布式客户端缓存，MemArts部署在计算侧的VM中，通过智能预取OBS上的数据来加速计算任务的执行。 图1 MemArtsCC结构图 表1

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和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型

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