如何防止采集数据泄露？ MgC通过以下方式确保采集数据的安全： 数据加密传输：采用加密技术来保护数据在传输过程中的安全 本地加密存储凭证：Edge上的凭证信息都会经过加密处理后保存在本地，不会通过网络传输到云端。 本地数据采集与存储：通过Edge线下采集的信息会被安全地保存在本地

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漏洞修复策略 RDS for MySQL漏洞修复周期 高危漏洞： MySQL社区发现漏洞并发布修复方案后，一般在1个月内，华为云RDS for MySQL会完成漏洞全量分析，涉及且评定为高危的漏洞，进行主动预警升级。 其他漏洞： 其他漏洞请参见内核版本说明，按照版本正常升级流程解决。

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当用户的部门已分配并发资源时，则使用已分配并发资源数进行会议； 当用户的部门未分配并发资源时，则使用企业共享并发资源进行会议； 多条订单场景，每条订单都可以分配一次给同一个部门，资源总数是多条订单的总和； 以上并发管理均基于使用会议并发进行会议时，才适配并发管理逻辑，云会议室资源池除外。

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DDL-DDL并发 GaussDB Kernel不支持DDL操作自身的并发，后触发业务会被先触发业务阻塞。 父主题： 分区并发控制

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分区并发控制 分区并发控制给出了分区表DQL、DML、DDL并发过程中的行为规格限制。用户在设计分区表并发业务时，尤其是在进行分区维护操作时，可以参考本章节指导。 常规锁设计 DQL/DML-DQL/DML并发 DQL/DML-DDL并发 DDL-DDL并发 父主题： 分区表

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DDL-DDL并发 GaussDB不支持DDL操作自身的并发，后触发业务会被先触发业务阻塞。 父主题： 分区并发控制

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并发数是什么？ 并发数是指云 堡垒机 上同一时刻连接的运维协议连接数。 云堡垒机系统对登录用户数没有限制，可无限创建用户。但是同时刻不同用户连接协议总数，不能超过当前版本规格的并发数。 例如，10个运维人员同时通过云堡垒机运维设备，假设平均每个人产生5条协议连接（例如通过SSH客户端

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动触发写入磁盘的操作。 1：每次事务提交时RDS for MySQL都会把日志缓存区的数据写入日志文件中，并且刷新到磁盘中，该模式为系统默认。 2：每次事务提交时RDS for MySQL都会把日志缓存区的数据写入日志文件中，但是并不会同时刷新到磁盘上。该模式下，MySQL会每秒执行一次刷新磁盘操作。

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写入/更新命令 用户做了大量写入/更新操作后，实际数据量可能没有多大变化，但磁盘空间使用量增加了。是因为无论是写入、更新还是删除，以及索引插入和删除等操作，在后台实际上都会转成写入。因为底层的存储引擎（WiredTiger和RocksDB）采用都是appendOnly机制。只有当

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写入OpenTSDB数据 功能简介 使用OpenTSDB的接口(/api/put)写入数据。 函数genWeatherData()模拟生成的气象数据，函数putData()发送气象数据到OpenTSDB服务端。 样例代码 以下代码片段在com.huawei.bigdata.opentsdb

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如何防止VPN连接出现中断情况？ VPN连接在正常的使用过程中会存在重协商情况，触发重协商的条件有IPsec SA的生命周期即将到期和VPN传输的流量超过20GB，重协商一般不造成连接中断。 大多数的连接中断都是因为两端的配置信息错误造成的，或公网异常导致重协商失败造成的。 常见的连接中断原因有：

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读取文件控制并发 在基因数据处理流程中，经常需要读取某个文件的内容来控制并发任务，或者获取另一个步骤的“输出结果”来控制并发任务。如，把样本文件按照固定大小进行拆分之后，需要得到所有的拆分文件名集合。或者上一步是分布式处理的，需要得到结果的总和。 图1 读取文件控制并发 这种情况下

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读取文件控制并发 在基因数据处理流程中，经常需要读取某个文件的内容来控制并发任务，或者获取另一个步骤的“输出结果”来控制并发任务。如，把样本文件按照固定大小进行拆分之后，需要得到所有的拆分文件名集合。或者上一步是分布式处理的，需要得到结果的总和。 图1 读取文件控制并发 这种情况下

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分区并发控制 分区并发控制给出了分区表DQL、DML、DDL并发过程中的行为规格限制。用户在设计分区表并发业务时，尤其是在进行分区维护操作时，可以参考本章节指导。 常规锁设计 DQL/DML-DQL/DML并发 DQL/DML-DDL并发 DDL-DDL并发 父主题： 分区表

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迁移的目的端为文件时， CDM 不支持多并发，此时应配置为单进程抽取数据。 表中每行数据大小为1MB以下的可以设置多并发抽取，超过1MB的建议单线程抽取数据。 作业抽取并发数可参考集群最大抽取并发数配置，但不建议超过集群最大抽取并发数上限。 目的端为 DLI 数据源时，抽取并发数建议配置为1，否则可能会导致写入失败。

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迁移的目的端为文件时，CDM不支持多并发，此时应配置为单进程抽取数据。 表中每行数据大小为1MB以下的可以设置多并发抽取，超过1MB的建议单线程抽取数据。 作业抽取并发数可参考集群最大抽取并发数配置，但不建议超过集群最大抽取并发数上限。 目的端为DLI数据源时，抽取并发数建议配置为1，否则可能会导致写入失败。

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批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为b

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Upsert数据写入 本章节主要介绍ClickHouse数据写入时数据去重写入功能的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 方法一：使用INSERT VALUES方式进行数据写入。 UPSERT INTO [database_name.]table

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高可用易扩展 单节点宕机不会影响整个集群的可用性，计算节点和存储空间可独立快速扩容，扩容期间业务无感知。 实时高并发写入 实时高并发写入，适合电商领域高并发海量订单，写入性能高。 工业数据采集 GeminiDB Cassandra兼容Cassandra生态，帮助客户整合多种终端采集来源，实时

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写入和读写操作 关于写入和读写操作的命令： INSERT，可向表中插入一行或多行数据。 UPDATE，可修改表中现有数据。 DELETE，可删除表中现有数据。 COPY，导入数据。 INSERT和COPY是纯写入的操作。并发写入操作，需要等待，对同一个表的操作，当事务T1的INS

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流式写入Hudi表 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入

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