Anti-DDoS流量清洗与DDoS高防有什么区别？ Anti-DDoS流量清洗为用户提供基本防御，DDoS高防为付费增值服务，提供专家贴身保障，详细区别说明如表1所示。 表1 Anti-DDoS流量清洗和DDoS高防的区别 服务 Anti-DDoS流量清洗 DDoS高防 收费 免费

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验。 约束与限制 业务的动静态资源采用一套 域名 ，没有做动静态资源分离，这种情况无法使用“DDoS高防+CDN”联动方案。 资源和成本规划 资源 资源说明 数量 成本说明 内容分发网络CDN 用于加速静态资源。 1 CDN的计费方式及标准请参考CDN计费说明。 DDoS高防 用于防护动态资源。

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ashmethod指定的HMAC算法，以keystr为密钥对decryptstr字符串进行解密，返回解密后的字符串。解密使用的keystr必须保证与加密时使用的keystr一致才能正常解密。keystr不得为空。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 SELECT g

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None 服务介绍 DDoS防护服务 视频介绍 07:25 DDoS防护服务介绍 操作指导 DDoS防护服务 Anti-DDoS流量清洗快速入门 01:31 Anti-DDoS流量清洗快速入门 云容器引擎 CCE 熟悉云容器引擎控制台 03:23 熟悉云容器引擎控制台 云容器引擎

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全部 DDoS防护 免费防护DDoS攻击 高级DDoS攻击防护 海量DDoS攻击防护 DDoS高防联动DDoS原生专业版防护资源 IPv6防护 告警通知 自助解封封堵IP UDP流量封禁 海外流量封禁 流量清洗阈值设置 IP黑白名单设置 防护日志 DDoS防护 针对DDoS攻击，

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华为云黑洞策略是怎么样的？ DDoS防护与Anti-DDoS流量清洗、DDoS原生高级防护和DDoS高防是什么关系？ DDoS攻击与CC攻击有什么区别？ IP被黑洞封堵，怎么办？ DDoS原生高级防护可以防护非华为云和云下的IP吗？ DDoS原生高级防护能够防护几层攻击？ DDoS高防支持哪些业务端口？

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DDoS任务管理 查询Anti-DDoS任务 父主题： DDoS原生基础防护API

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GION)。 图1 获取项目ID和项目 单击页面左侧，选择“安全与合规 > 数据加密服务”，默认进入“密钥管理”界面。 获取当前Region需要使用的主密钥ID（KEYID）。 图2 获取主密钥ID 使用密钥环加解密。 public class KmsEncryptionExample

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加密数据时，使用当前指定的密钥加密数据。 解密数据时，在线工具自动识别并使用数据被加密时使用的密钥解密数据，如果加密时使用的密钥已被删除，会导致解密失败。 调用API进行数据加密后，无法使用在线工具解密。 加密数据 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角，选择区域或项目。 单击页面左侧，选择“安全与合规 > 数

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当 服务器 需要使用证书时，调用KMS的“decrypt-data”接口，将密文数据解密为密文证书。 加解密API 加解密小数据时，涉及的API如下： 创建用户主密钥：创建用户主密钥，用来加密数据。 加密数据：用指定的主密钥加密数据密钥。 解密数据：用指定的主密钥解密数据密钥。 操作步骤 创建用户主密钥。 接口相关信息

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加密密钥。 若对应的用户主密钥被误删除，会导致解密失败。因此，需要妥善管理好用户主密钥。 用户使用明文的数据加密密钥来解密密文文件。 涉及接口 加解密数据密钥时，需要进行用户主密钥创建、数据密钥创建、加密数据密钥、解密数据密钥等操作，涉及的接口如下： 创建用户主密钥：创建用户主密钥，用来加密数据密钥。

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概述 云服务与KMS集成后，您只需在决定加密云服务数据时，选择一个KMS管理的用户主密钥，就可以轻松使用您选择的用户主密钥加解密您存储在这些云服务内的数据。 您可以选择云服务自动通过KMS创建的默认密钥，也可以选择您通过KMS自行创建或导入的自定义密钥，详细请参见默认密钥与自定义密钥的区别。

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API网关收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证，首先需要规范请求内容，然后再进行签名。客户端与API网关使用相同的请求规范，

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主节点与只读节点的通信 虽然主节点与只读节点共享底层存储数据，但是主节点和只读节点之间仍需要进行信息通信。 主节点发送到只读节点内容：redo的描述信息，比如redo日志的最新lsn和内部读取日志的接口信息。 只读节点发送到主节点内容： 只读节点当前的视图，视图中保存了当前的事务列表，

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调用，也可以包装成公共接口后被调用。本节中主要是将服务编排包装成一个公共接口后，供页面调用，“管理设备”功能中涉及的业务逻辑，以及服务编排与脚本关系如表1下所示，详细操作方式及说明请参见创建业务逻辑。 表1 “管理设备”功能需要创建的脚本、服务编排详情 脚本名称 主要作用 关联服务编排

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普遍性：Spark提供了众多的工具，例如Spark SQL和Spark Streaming。可以在一个应用中，方便地将这些工具进行组合。 与Hadoop集成：Spark能够直接运行于Hadoop的集群，并且能够直接读取现存的Hadoop数据。 MRS 服务的Spark组件具有以下优势：

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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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生变化时，只需对YAML DSL（domain-specific language）定义进行修改，无需重新编译及打包业务代码。 与外部组件集成 支持与多种外部组件集成，包括：Kafka、HDFS、HBase、Redis或JDBC/RDBMS等服务，便于实现涉及多种数据源的业务。 父主题：

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包。无实体进程，作业运行过程不依赖FlinkResource。 FlinkServer：基于Web的作业管理二次开发平台，可直接在界面开发与管理FlinkSQL作业。具有运维管理界面化、作业开发SQL标准化等特点。 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分：

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所有工作。包括： 与RM调度器协商以获取资源。 将得到的资源进一步分配给内部的任务（资源的二次分配）。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 开源容量调度器Capacity Scheduler原理 Capacity

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缩数量，并保持负载伸缩的稳定性。 图1 FederatedHPA工作原理 如何计算指标数据？ 指标数据分为系统指标与自定义指标，计算方法如下： 系统指标 主要包括CPU利用率和内存利用率两个指标，系统指标的查询与监控依赖Metrics API。例如，您希望控制工作负载对CPU资源

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