迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

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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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节点伸缩原理 HPA是针对Pod级别的，可以根据负载指标动态调整副本数量，但是如果集群的资源不足，新的副本无法运行的情况下，就只能对集群进行扩容。 CCE集群弹性引擎是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件，根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容，同

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Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下：

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设备孪生工作原理 边缘节点纳管后，会在边缘节点上安装Edge Agent，其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub：WebSocket客户端，包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin：设备孪生，负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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设备孪生工作原理 边缘节点纳管后，会在边缘节点上安装Edge Agent，其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub：WebSocket客户端，包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin：设备孪生，负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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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 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： 数据迁移进阶实践

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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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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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造成安全问题，需要把这些数据进行匿名或者加密处理，其原理是哈希函数，是对一段信息产生信息摘要，以防止被篡改。 防DDOS工具 DDoS高防（Anti-DDoS）是防护DDoS攻击的工具。当您的互联网 服务器 遭受大流量的DDos攻击时，DDoS高防可以保护其应用服务持续可用。 DDo

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DDoS原生基础防护的使用概览如使用概览所示。 表1 使用概览 子流程 说明 设置防护策略 为公网IP设置流量清洗阈值。详细操作请参见设置防护策略。 开启告警通知 为Anti-DDoS开启告警通知后，当公网IP受到DDoS攻击时用户会收到提醒消息。详细操作请参见开启Anti-DDoS告警通知。 设置事件告警通知

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数据和云上安全威胁，并提供防护建议。 呈现全局安全威胁攻击态势。 SA功能介绍 Anti-DDoS流量清洗（Anti-DDoS） 网络安全 Anti-DDoS集中于异常DDoS攻击流量的检测和防御。 同步相关攻击日志、防护等数据给SA。 保障企业业务稳定性。 Anti-DDoS功能特性

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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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Spark基本原理 Spark组件适用于 MRS 3.x之前版本。 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理，流式处理，交互式分析等等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比

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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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