HW__queryEquipments 在输入查询条件后，查询设备 HW__queryEquipments queryEquipments HW__deleteEquipment 删除设备 不涉及 deleteEquipment HW__equipmentSelectListQuery 查询所有设备并以选项列表的形式返回

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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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计算签名时，URI必须以“/”结尾。发送请求时，可以不以“/”结尾。 添加规范查询字符串（CanonicalQueryString），以换行符结束。 释义： 查询字符串，即查询参数。如果没有查询参数，则为空字符串，即规范后的请求为空行。 格式： 规范查询字符串需要满足以下要求： 根据以下规则对每个参数名和值进行URI编码：

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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-apiserver收到查询请求，会路由到之前通过 API服务 注册的karmada-metrics-adapter。

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的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。 图8 Structured Streaming无边界表 每一条查询的操作都会产生一个结果集Result Table。每一个触发间

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Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和 MRS 大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；

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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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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景

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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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计算签名时，URI必须以“/”结尾。发送请求时，可以不以“/”结尾。 添加规范查询字符串（CanonicalQueryString），以换行符结束。 释义： 查询字符串，即查询参数。如果没有查询参数，则为空字符串，即规范后的请求为空行。 格式： 规范查询字符串需要满足以下要求： 根据以下规则对每个参数名和值进行URI编码：

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计算签名时，URI必须以“/”结尾。发送请求时，可以不以“/”结尾。 添加规范查询字符串（CanonicalQueryString），以换行符结束。 释义： 查询字符串，即查询参数。如果没有查询参数，则为空字符串，即规范后的请求为空行。 格式： 规范查询字符串需要满足以下要求： 根据以下规则对每个参数名和值进行URI编码：

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、事件。 全量数据迁移的底层模块主要原理： 分片模块：通过优化的分片算法，计算每个表的分片逻辑 抽取模块：根据计算的分片信息并行多任务从源数据库查询数据 回放模块：将抽取模块查询的数据并行多任务插入目标数据库 增量数据迁移的底层实现模块主要原理： 日志读取模块：日志读取模块从源数

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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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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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Oozie基本原理 Oozie简介 Oozie是一个基于工作流引擎的开源框架，它能够提供对Hadoop作业的任务调度与协调。 Oozie结构 Oozie引擎是一个Web App应用，默认集成到Tomcat中，采用pg数据库。 基于Ext提供WEB Console，该Console

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Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*)查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语义正确性。 Unique模型针对需要唯

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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。Hi

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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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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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快速查询响应：高性能查询是CarbonData关键技术的优势之一。CarbonData查询速度大约是Spark SQL查询的10倍。CarbonData使用的专用数据格式围绕高性能查询进行设计，其中包括多种索引技术、全局字典编码和多次的Push down优化，从而对TB级数据查询进行最快响应。

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