器以及切换版本的操作。支持快捷键操作，即可脱离鼠标直接用键盘操作。 2 BPM的组成图元，一个BPM业务流程由以下几个部分组成： 事件图元（Events）：用来表明BPM的生命周期中发生的事件，例如开始、捕获信号等。 网关图元（Gateways）：网关用来控制流程的执行流向，可理解为决策、判断。

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 数据迁移进阶实践

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 父主题： 关键操作指导

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设置成功后，在该配置下产生的会话，都会一次只获取设置的行数，在缓存（20行）耗尽会触发向服务端拉取数据的请求，并且等待返回，会有相应的等待时间延迟。 提前获取下一页 如果需要手动提前获取更多行存入当前结果集避免等待，可以参考以下代码，在结果集剩余10行时，先提交并行从 服务器 拉取更多行的请求。 ResultSet

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如何设置分页查询（Python） 使用分页 在使用Python driver进行查询时，可以指定每次查询获取的行数，具体为下列样例查询中的fetch_size参数。 query = "SELECT * FROM space3.table3;" # table3 contains

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GaussDB (for MySQL)与RDS for MySQL的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

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最大长度：17 limit 否 Long 分页查询时每页显示的记录数，默认值为10，取值范围为10-500的整数 最小值：10 最大值：500 缺省值：10 offset 否 Long 分页查询时的页码数，默认值为1，取值范围为1-1000000的整数 最小值：1 最大值：1000000

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分页显示查询分析结果 用户在查询分析日志时，查询分析结果内容过多会影响显示速度和查询体验。 云日志服务LTS 支持分页显示查询分析结果，可控制每次返回的日志数量。本文介绍查询结果和分析结果的分页方法。 分页方式 云日志服务的日志搜索和统计图表功能支持在查询分析语句中同时实现关键字查询和针对查询结果进行SQL分析。

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搜索条件。支持素材名称、更新人模糊搜索。 X-Access-Token 是 String Header 授权令牌。获取“执行App ID鉴权”响应的accessToken。 X-Request-Id 否 String Header 请求requestId，用来标识一路请求，用于问题跟踪定

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位置 描述 X-Access-Token 是 String Header Access Token。通过执行App ID鉴权 接口返回的accessToken。 X-Request-Id 否 String Header 请求requestId,用来标识一路请求,用于问题跟踪定位,建议使用UUID

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RDS for MySQL与GaussDB(for MySQL)的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

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地主备倒换的效果。 图1 实时灾备倒换 图2 双主灾备原理 防回环同步原理概述(DML) 从源库解析日志时，解析到的数据中可能包含某种标记，包含这种标记的数据是通过DRS写到源库的，应用写入的数据无标记，解析后过滤掉不符合标记条件的数据。 回放数据到目标库时，对要回放的数据打上特殊标记，这个标记会记录到数据库日志中。

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Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 main_search_key 否 String 容器ID limit 否 Long 每页的记录数 最小值：10 最大值：500 缺省值：10 offset 否 Long 页码，最小值是1，最大值为1000000。默认值是1 最小值：1

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policy列表。 policies Array of Policy objects 分页信息。 表5 PagedInfo 参数 参数类型 描述 current_count Integer 本次返回的对象个数。最小值为0，最大值为2000。 next_marker String 下一

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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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只读节点当前的视图，视图中保存了当前的事务列表，主节点根据各个节点的视图信息，才能对undo日志进行purge清理。 只读节点的recycle_lsn，recycle_lsn表示只读节点读取数据页的最小lsn。对于只读节点来说，读取的数据页的lsn不会小于recycle lsn，主节点收集各个只读节点的rec

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