在事件发布页，单击“视频上传”组件处或者直接将视频文件拖拽至“视频上传”组件区域内即可上传，界面显示“视频上传成功”，即表示已成功上传视频。 图2 上传视频 在线播放和下载视频 支持在事件发布页和详情页在线播放和下载视频。 在事件发布页在线播放和下载视频 在事件发布页将视频上传成功后，单击视频中的播放视频。单击视频

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视频预览 操作步骤 在左侧导航栏选择“边缘节点 > 节点管理”“选择之前创建的边缘节点“test-edge-video-001”，单击“详情”进入节点详情页。 选择左侧“数采配置 > 视频”，单击“视频监控”。 此处使用了自定义的rtsp地址来模拟摄像头的视频数据，使用过程中如果

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视频接口 启动视频服务 停止视频服务 设置物理分辨率或屏幕密度 动态设置视频参数 强制I帧

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视频制作 环境准备 已安装SDK。 场景说明 该场景通过示例代码，介绍了如何使用MetaStudio Java SDK来实现数字人视频制作功能。 建模示例 详情请参考数字人视频制作。

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值为准。 自定义视频地址：输入自定义视频的视频地址。 封面：选择或上传图片作为视频封面。 控制条：是否显示控制条。 静音：是否静音。 自动播放：是否自动播放。 倍速播放：是否支持倍速播放。打开该开关后，打开页面播放视频时，可设置0.5、1、1.5、2倍速播放视频。 循环播放：是否循环播放。

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视频更新 功能介绍 媒资创建后，单独上传封面、更新视频文件或更新已有封面。如果是更新视频文件，更新完后要通过确认媒资上传接口通知点播服务。如果是更新封面或单独上传封面，则不需通知。更新视频可以使用分段上传，具体方式可以参考示例2：媒资分段上传（20M以上）。 接口约束 请求Body参数的设置要求，如下所示：

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None 功能操作 应用与 数据集成平台 ROMA Connect 介绍怎样创建ROMA Connect实例 04:08 创建ROMA Connect实例 应用与数据集成平台 ROMA Connect 介绍怎样接入数据源 01:54 接入数据源 应用与数据集成平台 ROMA Connect

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视频制作 MetaStudio服务支持制作数字人视频。 操作步骤 登录MetaStudio控制台。 在“工作台”界面，单击“分身视频制作”下方的“开始创建”。 进入视频制作界面，界面详情如图1所示。 图1 视频制作界面 在画布区域，设置角色、背景、贴图、视频等内容。 画布制作完成后，再制作语音。

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MySQL到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 RDS for MySQL 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。 使用须知 为了确保录制回放任务

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MySQL到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 RDS for MySQL 数据库账号权限要求

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HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://hbase

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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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CarbonData基本原理 CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术，以提高计算效率，有助于加速超过PB数量级的数据查询，可用于更快的交互查询。同时，CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。

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CDL基本原理 CDL简介 CDL（全称Change Data Loader）是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件，并推送到kafka，再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对接进行数据分析，同时StarRocks具备水平扩展、高可用、高可靠、易运维等特性，广泛应用于实时数仓、OLAP报表、数据湖分析等场景。 更多相关介绍请参见StarRocks。

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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 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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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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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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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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