您可以参考如下操作进行修复。 在项目中创建一个类，并添加RestTemplateBuilder和RestTemplate方法。 分别在RestTemplateBuilder和RestTemplate方法上注入bean。 例如，您在“src/main/java/com/xdm/configur

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查询SQL注入规则策略 功能介绍 查询SQL注入规则策略 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/{instance_id}/dbss/audit/rule/sql-injections 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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脚本类型：包括“User-Data Script”和“Cloud-Config Data”。 表1 Linux 裸金属服务器 脚本类型介绍 - User-Data Script Cloud-Config Data 描述 以脚本作为自定义配置的手段，如shell和python脚本。 Cloud-in

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订阅注入点击通知 接口功能 收到该通知时，用户点击了配置过点击注入的按钮。 函数原型 setOnClickInjectBtnNotifyCB(onClickInjectBtnNotify: (injectBtnInfo: InjectBtnInfo) => void): void

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可用区 表5 任务可用区 参数 描述 可用区 DRS任务创建的可用区，选择跟源或目标库相同的可用区性能更优。 企业项目和标签 图4 企业项目和标签 表6 企业项目和标签 参数 描述 企业项目 企业项目是一种云资源管理方式，企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理，以及项目内的资源

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可用区 表5 任务可用区 参数 描述 可用区 DRS任务创建的可用区，选择跟源或目标库相同的可用区性能更优。 企业项目和标签 图4 企业项目和标签 表6 企业项目和标签 参数 描述 企业项目 企业项目是一种云资源管理方式，企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理，以及项目内的资源

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MySQL)到 GaussDB (for MySQL)双主灾备 实时灾备基本原理 实时灾备的功能是通过实时复制技术实现两个数据库的数据容灾，底层技术原理和实时迁移是一致的，差异点主要是实时灾备支持正向数据同步和反向数据同步，且实时灾备为实例级别灾备，不支持选择库表。

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用户表的Region信息，例如，Region位置、起始RowKey及结束RowKey等信息。 元数据表和用户表的映射关系如图 元数据表和用户表的映射关系所示。 图4 元数据表和用户表的映射关系 数据操作流程 HBase数据操作流程如图 数据操作流程所示。 图5 数据操作流程 对H

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Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。

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高吞吐 同时为发布和订阅提供高吞吐量。 持久化 将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication的方式防止数据丢失。 分布式 分布式系统，易于向外扩展。每个集群支持部署多个Producer、Broker和Consumer，从

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务的查看等功能的可视化操作界面和RESTful接口。 HSFabric 提供跨域（DC）高性能安全数据传输。 引擎层 Coordinator HetuEngine计算实例的管理节点，提供SQL接收、SQL解析、生成执行计划、执行计划优化、分派任务和资源调度等能力。 Worker

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O扫描次数和CPU资源占用。CarbonData索引由多个级别的索引组成，处理框架可以利用这个索引来减少需要安排和处理的任务，也可以通过在任务扫描中以更精细的单元（称为blocklet）进行skip扫描来代替对整个文件的扫描。 可选择的数据编码：通过支持高效的数据压缩和全局编码方

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rce Connector和Sink Connector，CDLService是负责管理和创建任务的实例。 CDL服务中的CDLService是多主模式，任意一个CDLService都可以进行业务操作；CDLConnector是分布式模式，提供了高可靠和Rebalance的能力，

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更好地支撑实时和频繁更新的场景。 主键模型 主键模型支持分别定义主键和排序键。数据导入至主键模型的表中时，先按照排序键排序后再存储。查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。

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Autoscaler）配合Metrics Server可以实现基于CPU和内存的自动弹性伸缩，再配合Prometheus还可以实现自定义监控指标的自动弹性伸缩。 HPA主要流程如图1所示。 图1 HPA流程图 HPA的核心有如下2个部分： 监控数据来源 最早社区只提供基于CPU和Mem的HPA，随着应用越来越多搬迁

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Autoscaler）配合Metrics Server可以实现基于CPU和内存的自动弹性伸缩，再配合Prometheus还可以实现自定义监控指标的自动弹性伸缩。 HPA主要流程如图1所示。 图1 HPA流程图 HPA的核心有如下2个部分： 监控数据来源 最早社区只提供基于CPU和Mem的HPA，随着应用越来越多搬迁

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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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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： 请勿对RFC 3986定义的任何非预留字符进行URI编码，这些字符包括：A-Z、a-z、0-9、-、_、.和~。 使用%XY对所有非预留字符进行百分比编码，其中X和Y为十六进制字符（0-9和A-F）。例如，空格字符必须编码为

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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： 请勿对RFC 3986定义的任何非预留字符进行URI编码，这些字符包括：A-Z、a-z、0-9、-、_、.和~。 使用%XY对所有非预留字符进行百分比编码，其中X和Y为十六进制字符（0-9和A-F）。例如，空格字符必须编码为

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则HDFS默认副本数为3。 图3 HDFS架构 MRS 支持HDFS组件上节点均衡调度和单节点内的磁盘均衡调度，有助于扩容节点或扩容磁盘后的HDFS存储性能提升。 关于Hadoop的架构和详细原理介绍，请参见：http://hadoop.apache.org/。 父主题： HDFS

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Console，该Console仅提供对Oozie工作流的查看和监控功能。通过Oozie对外提REST方式的WS接口，Oozie client通过该接口控制（启动、停止等操作）Workflow流程，从而编排、运行Hadoop MapReduce任务，如图1所示。 图1 Oozie框架 图1中各部分的功能说明如表1所示。

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