信息，用以标识正常的业务报文，线下AntiDDoS设备在接收到UDP报文后，通过检查UDP水印的正确性，可以高效准确放行正常的业务报文，阻断攻击报文。 图2 水印解决方案 客户端和AntiDDoS设备需要使用相同的信息结构和计算规则，其中计算规则是指计算水印值的哈希因子和哈希算法

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份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在 对象存储服务 上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，主备实例的每个节点的

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更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，主备实例的每个节点的规格

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DDoS调度中心的工作原理是什么？ 购买DDoS原生防护-全力防基础版时选择开启联动防护后，通过配置DDoS阶梯调度策略，可以自动联动调度DDoS高防对DDoS原生防护-全力防基础版防护的云资源进行防护，防御海量攻击。 配置DDoS阶梯调度后，当发生海量攻击时，系统联动调度DDo

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设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的，不需要存储。表中所有的行按照维度列，做多重排序，排序后的位置就是该行的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix

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数据集按列排序 概述 对输入数据集，按照选择的一些列，进行排序，生成新的数据集。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明

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连接字符串。 主机IP地址 填写数据库的连接IP地址。 端口 填写数据库的连接端口号。 数据库名 填写要连接的数据库名。 用户名 连接数据库的用户名。 密码 连接数据库的用户密码。 描述 填写连接器的描述信息，用于识别不同的连接器。 支持的动作 获取记录 获取增量记录 添加记录 更新记录

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单击表名后弹出下拉框和搜索框，可以根据搜索或下拉选择连接的数据库中的表名。 字段名 选择表名后，单击字段名框弹出下拉框和搜索框，可以根据搜索或下拉勾选对应的字段。 WHERE条件 单击后弹出下拉框和搜索框，可以根据搜索或下拉勾选对应的字段，然后再对应的字段上填写要查询数据的条件值（注意值要用英文单引号包住）。 Order

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企业管理用户指南》中“创建企业项目”的内容。 标签 可选配置，对回放任务的标识。使用标签可方便管理您的任务。每个任务最多支持20个标签配额。 如果您的组织已经设定DRS的相关标签策略，则需按照标签策略规则为任务添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致任务创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。

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企业管理用户指南》中“创建企业项目”的内容。 标签 可选配置，对回放任务的标识。使用标签可方便管理您的任务。每个任务最多支持20个标签配额。 如果您的组织已经设定DRS的相关标签策略，则需按照标签策略规则为任务添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致任务创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。

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Oracle等异构数据库迁移到MySQL后的数据库排序规则为什么是utf8mb4_bin 由于不同的数据库支持的字符集有差异，Oracle等数据库迁移到MySQL后，会转换成支持字符相对全面的UTF8MB4字符集。此字符集对应的默认排序字符集为utf8_general_ci，是大小写不敏感的，即认为"

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选中组件，单击组件上方的。 选择所需的数据类型。 在全局变量配置下方，单击，选择转换器，添加2创建的转换器。 图5 添加转换器 在组件预览中，将表格中的字段，拖拽到对应的配置中。 图6 拖拽字段到对应配置中 单击“保存”，完成组件数据源的配置。 保存页面，预览效果。 图7 查看后台排序效果 父主题：

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定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的个数和类型都可以不同。此外，每个CF都有独立的生存周期（TTL）。可以只对行上锁，对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库类似，HBase的表中也有列的概念，列用于表示相同类型的数据。 RegionServer数据存储

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元数据存储：Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。

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Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据

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HetuEngine的客户端，使用者通过客户端向服务端提交查询请求，然后将执行结果取回并展示。 HSBroker HetuEngine的服务管理，用作计算实例的资源管理校验，健康监控与自动维护等。 HSConsole 对外提供数据源信息管理，计算实例管理，自动化任务的查看等功能的可视化操作界面和RESTful接口。

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使用CarbonData的目的是对大数据即席查询提供超快速响应。从根本上说，CarbonData是一个OLAP引擎，采用类似于RDBMS中的表来存储数据。用户可将大量（10TB以上）的数据导入以CarbonData格式创建的表中，CarbonData将以压缩的多维索引列格式自动组织

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ebalance的能力，创建任务时指定的task数量会在整个集群中的CDLConnector实例之间做均衡，保证每个实例上运行的task数量大致相同，如果某个CDLConnector实例异常或者节点宕机，该任务会在其它节点重新平衡task的数量。 图1 Task的Rebalance示意图

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基于HPA策略的增强能力，主要面向应用资源使用率存在周期性变化的场景。 CCE自研的弹性伸缩增强能力，可实现基于指标触发或定时触发弹性伸缩。 策略规则 基于指标（CPU利用率、内存利用率），对无状态工作负载进行弹性扩缩容。 基于周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点），对无状态工作负载进行弹性扩缩容。

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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0)字段映射到DWS的SMALLINT。 图1 自动建表的字段映射 CDM 在Hive中自动建表时，Hive表与源表的字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive，CDM在Hive上自动建表，会将Oracle的YEAR字段映射到Hive的DATE。

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