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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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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重保风险预测 使用场景 仅白名单用户可以使用重保风险预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化 > 重保风险预测”。 单击“风险分析”进行风险预测配置。 批量参数设置，选择活动时间段。 配置容量阈

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云数据库 GaussDB (for MySQL)支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与C

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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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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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FS客户端使用的可访问OBS 服务器 对象的SDK。 ShardView 提供一个全局的集群视图。给定一个文件分片key，通过查询ShardView可以定位其在哪一个物理节点上。 CacheCore 提供数据读取，分片查询、数据预取、缓存淘汰功能。 LocalStore 提供管理本地SSD中缓存数据的读和写功能。

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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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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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单击Kafka实例的名称，进入实例详情页面。 在左侧导航栏单击“重平衡日志”，进入“重平衡日志”页面。 单击“开启日志”，页面右上角显示“重平衡日志开启成功”时，表示开启重平衡日志成功。 开启重平衡日志后，会在LTS控制台创建对应的日志组和日志流。 查看重平衡日志 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域。

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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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只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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个对外调用的方法。同时，在程序内部，也可以调用其他的方法。 AstroZero中的服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化，拖拉拽的方式去编程。如图1所示，服务编排界面是图形化、模板化的，您甚至不需要任何编程经验，将左侧面板区的组件拖拽到右侧画布、做必要的配置，就可以完成服务编排的开发。

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JobHistory Server 用于监控正在运行的或者历史的Spark作业在Spark框架各个阶段的细节以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 父主题： Spark

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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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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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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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