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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备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。 压缩比

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是 String 缓存引擎：Redis。 engine_version 否 String 缓存版本。 Redis缓存引擎，取值为4.0、5.0、6.0。 capacity 是 Float 缓存容量（G Byte） Redis4.0、Redis5.0和Redis6.0基础版：单机和主备类型实例取值：0

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创建预热缓存任务 功能介绍 创建预热任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/cdn/content/preheating-tasks 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 enterprise_project_id 否 String

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创建刷新缓存任务 功能介绍 创建刷新缓存任务。 URI POST /v1.0/cdn/refreshtasks 参数说明请参见表1。 表1 参数说明 名称 是否必选 参数类型 描述 enterprise_project_id 否 String 当用户开启企业项目功能时，该参数生效

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缓存刷新和缓存预热提示用户权限不足 如果您在进行缓存刷新和缓存预热操作时提示权限不足，可参照以下方法排查： 如果您使用的是IAM子账号登录，请先确认您的IAM子账号是否具有刷新预热的操作权限：CDN RefreshAndPreheatAccess。子账号的操作权限可向主账号管理员申请开通。

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缓存刷新和缓存预热有什么区别？ 缓存刷新和缓存预热的区别如下所示： 缓存刷新：提交缓存刷新请求后，CDN节点的缓存内容将会被强制过期。当用户向CDN节点请求资源时，CDN会直接回源站请求对应的资源返回给用户，并将其缓存。 缓存预热：提交缓存预热请求后，源站将会主动将对应的资源缓存

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分布式缓存（Redis） 分布式缓存（Redis）包含“String附加字符串”、“Hash删除域”、“删除键”、“List删除表头元素”等执行动作。 连接参数 分布式缓存(Redis)连接器使用IAM认证，连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值

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管理向量索引缓存 CSS 的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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扩容缓存实例 功能介绍 用户可以为状态为“运行中”的Redis和Memcached缓存实例进行扩容和实例类型从单机升级为主备操作。 URI POST /v1.0/{project_id}/instances/{instance_id}/extend 参数说明见表1。 表1 参数说明

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创建刷新缓存任务 功能介绍 创建刷新缓存任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/cdn/content/refresh-tasks 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 enterprise_project_id 否 String

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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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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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自动建表原理介绍 自动建表时的字段类型映射 CDM 在 数据仓库 服务（Data Warehouse Service，简称DWS）中自动建表时，DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM将Oracle整库迁移到DWS，CDM在DWS上自动建表，会将Oracle的NUMBER(3

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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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重发尚未确认的数据（紫色箭头） 失败时没有保存到日志中的缓存数据将由数据源再次发送。因为Receiver尚未对其确认。 因此通过预写日志和可靠的Receiver，Spark Streaming就可以保证没有输入数据会由于Driver的失败而丢失。 SparkSQL和DataSet原理 SparkSQL 图7 SparkSQL和DataSet

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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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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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