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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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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背景与原理（BPM） 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM（Business Process Management）功能实现的，通过在前端页面调用BPM完成工单流转，即客服人员创单，派单员派发工单，维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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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 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： 关键操作指导

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接入DDoS高防示意图 DDoS高防工作原理 DDoS高防服务通过高防IP代理源站IP对外提供服务，将所有的公网流量都引流至高防IP，进而隐藏源站，避免源站（用户业务）遭受大流量DDoS攻击。DDoS高防引流和转发原理示意图如下： 客户 访问源站（用户业务）的客户。 源站IP 源

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图1 设备防护原理图 如图2所示，华为云解决方案通过在UDP报文中增加水印头部信息，用以标识正常的业务报文，线下DDoS防护设备在接收到UDP报文后，通过检查UDP水印的正确性，可以高效准确放行正常的业务报文，阻断攻击报文。 图2 水印解决方案 客户端和DDoS防护设备需要使用

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DDoS防护管理 查询EIP防护状态列表 查询Anti-DDoS配置可选范围 查询周防护统计情况 查询Anti-DDoS服务 更新Anti-DDoS服务 查询指定EIP防护流量 查询指定EIP异常事件 查询指定EIP防护状态 父主题： DDoS原生基础防护API

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DDoS防护 AAD 原生基础防护 Anti-DDoS 原生高级防护 CNAD DDoS高防 AAD 父主题： 安全与合规

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通过DDoS调度中心实现流量的阶梯调度 应用场景 如果您同时使用了DDoS原生防护全力防基础版和DDoS高防，您可以配置DDoS阶梯调度规则，系统联动调度DDoS高防对DDoS原生全力防基础版防护对象中的云资源进行防护，大幅提升DDoS攻击防护能力。 本章节以网站类业务“www.example

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rs（对应指定的版本：linux-2.6.32-220.23.1.el6.x86_64.rs） DDoS高防+Web源站场景下，如果DDoS高防关闭了Web基础防护，则需要在源站安装TOA以获取真实源IP。 如果DDoS高防开启了Web基础防护或源站配置为华为云WAF的场景，不需要安装TOA获取真

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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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只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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在输入查询条件后，查询设备 HW__queryEquipments queryEquipments HW__deleteEquipment 删除设备 不涉及 deleteEquipment HW__equipmentSelectListQuery 查询所有设备并以选项列表的形式返回

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Spark基本原理 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、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark

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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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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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