MySQL MySQL连接器用于连接MySQL数据库，负责建立和维护应用程序和MySQL数据库之间的连接，并管理数据的传输。 MySQL是一个流行的开源关系型数据库，广泛用于Web应用程序的后端。它支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Unix和macOS X。MyS

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APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关（即API管理）后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装，确保客户端签名、APIC后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTT

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原始增量日志数据（例如MySQL为binlog），经过解析转换为标准的日志格式存储在本地。 日志回放模块：日志回放模块根据日志读取模块转换的标准格式增量日志，根据用户的选择策略进行加工过滤，将增量数据同步到目标数据库。 备份迁移基本原理 图3 备份迁移原理 备份迁移实现SQLSe

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Doris整体架构如下图所示，FE和BE节点可以横向无限扩展。 图1 Doris架构 表1 参数说明 名称 说明 MySQL Tools Doris采用MySQL协议，高度兼容MySQL语法，支持标准SQL，用户可以通过各类客户端工具来访问Doris，并支持与BI工具无缝对接。 FE 主要

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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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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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Mysql 概述 环境准备 使用场景 使用指南 配置项说明 父主题： Mas-GO-SDK使用手册

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用户名密码。 数据库查询操作 MySQL查询操作。 输入参数 用户配置发布消息执行动作，相关参数说明如表2所示。 表2 MySQL查询操作输入参数说明 参数 必填 说明 数据库表名 是 要查询的MySQL的表名称。 columnList 否 要查询的MySQL的列名称。 condition

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MySQL到 GaussDB (for MySQL) 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 E CS 自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 本地自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 其他云上MySQL 5.6、5.7、8.0版本 GaussDB(for

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MySQL到GaussDB(for MySQL) 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL GaussDB(for MySQL)主备实例 数据库账号权限要求 使用DRS创建录制回放任务时，连接源和目标数据库账号的权限建议保持一致，再启动任务。

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MySQL MySQL连接器用于连接MySQL数据库，负责建立和维护应用程序和MySQL数据库之间的连接，并管理数据的传输。 MySQL是一个流行的开源关系型数据库，广泛用于Web应用程序的后端。它支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Unix和Mac OS X。My

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MySQL 账号管理 数据库管理 SQL操作 表管理 视图管理 存储过程管理 事件管理 触发器管理 函数管理 数据导入和导出 自动生成测试数据 数据追踪与回滚 任务管理 表结构对比与同步 DBA智能运维（新版） DBA智能运维（旧版）

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背景及原理（服务编排） AstroZero的服务编排，支持对逻辑判断组件、数据处理组件，以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排，实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发，程序员需要学习内容较多，开发效率相对低一些，开发门槛也高。A

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38位时，Hive按38位创建，s小于0时，按0创建，受Hive数据类型限制，此场景可能会导致数据写入后精度丢失。 表1 MySQL->Hive自动建表时的字段映射 数据类型（MySQL） 数据类型（Hive） 说明 数值类型 tinyint(1)，bit(1) BOOLEAN - TINYINT

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APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关（即API管理）后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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展出的Pod调度到具有更多资源的集群，以解决单个集群的资源限制，提高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-apiser

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限制，Spark将会把这些比较大的分区写入到硬盘，由此来保证可扩展性。 Spark具有如下特点： 快速：数据处理能力，比MapReduce快10-100倍。 易用：可以通过Java，Scala，Python，简单快速的编写并行的应用处理大数据量，Spark提供了超过80种的操作符来帮助用户组件并行程序。

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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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