因为当主键乱序插入时，会产生“页分裂”，消耗性能。 示例如下： 主键乱序插入 : 6 2 9 7 2 主键顺序插入 : 1 2 4 6 8 尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号。 每次生成的UUID之间无序，插入时为主键乱序插入，会产生“页分裂”，消耗性能。 业务操作时，避免对主键的修改。

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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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主用Master：负责HBase中RegionServer的管理，包括表的增、删、改、查；RegionServer的负载均衡，Region分布调整；Region分裂以及分裂后的Region分配；RegionServer失效后的Region迁移等。 备用Master：当主用Master故障时，备用Maste

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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

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Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍，请参见：https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后，会持久化到磁盘，同时，To

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HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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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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工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式，策略对比如下： 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 VPA策略 AHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能，即Horizontal Pod Autoscaling。

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灾备数据库 相关文档 本地自建MySQL数据库 E CS 自建MySQL数据库 其他云上MySQL数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL MySQL到MySQL单主灾备 MySQL到MySQL双主灾备 GaussDB (for MySQL) MySQL到GaussDB(for

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内网采集权限与原理 主机深度采集 权限要求： Windows系统：需要提供具有Administrator权限的账号。 Linux系统：需要提供root账号。 采集原理： Windows系统：通过WinRM服务从Edge访问Windows主机，执行PowerShell脚本采集系统信息。

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ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常

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IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

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以支撑源库数据的分片分裂，当chunk个数达到目标库的最大支撑数目时，chunk不再分裂，会影响写入性能。 不通过提示及处理建议 待确认原因：目标库的最大chunk数目不足以支撑源库数据的分片分裂，当chunk个数达到目标库的最大支撑数目时，chunk不再分裂，会影响写入性能。 处理建议：选择更高规格的目标库实例。

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Redis接口对RocksDB进行深度定制，实现秒级分裂弹性扩容，扩缩容无需搬迁数据，快速而平滑，为RocksDB业务转到Redis生态提供了便利。 本章节主要介绍RocksDB到GeminiDB Redis接口的迁移方案。 迁移原理 使用自研迁移工具rocksdb-port，和Ro

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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。 任务创建成功后，您可以单击任务名称，在“标签”页签下查看对应标签。关于标签的详细操作，请参见标签管理。 对于创建失败的任务，DRS默认保留3天，超过3天将会自动结束任务。 录制回放实例创建

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Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。 图4 Agent数据传输流程

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Manager基本原理 Manager功能 Manager是 MRS 的运维管理系统，为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。

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CronFederatedHPA工作原理 CronFederatedHPA的工作原理如图1。创建CronFederatedHPA策略时，可以设定一个具体的时间，基于设定的时间调整HPA策略的最大和最小Pod数，也可以直接定时调整工作负载中的Pod数量。 图1 CronFederatedHPA工作原理 单独使用CronFederatedHPA

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