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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TCP连接资源耗尽，停止响应正常的TCP连接请求。 ACK Flood攻击原理与SYN Flood攻击原理类似。 ACK Flood攻击是指攻击者通过使用TCP ACK数据包使 服务器 过载。像其他DDoS攻击一样，ACK Flood攻击的目的是通过使用垃圾数据来减慢攻击目标的速度或

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查询单个无线演示客户端信息 接口名称 WEB_AirAuxInfoAPI(后续废弃) 功能描述 有无线演示客户端请求连接时，查询客户端信息。 应用场景 无线演示客户端请求连接，在收到消息 MSG_MC_UI_AIRAUX_MATCH_REQ 情况下，调用该接口查看无线演示客户端信息，用于提示用户有客户端连接，消息

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查询DDoS攻击防护BPS/PPS流量 功能介绍 查询DDoS攻击防护BPS/PPS流量 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/aad/instances/{instance_id}/ddos-info/flow 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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且可以查看DDoS高防的防护日志，了解当前业务的网络安全状态。 相比传统硬件高防，DDoS高防在防护性能上有以下优势： 海量带宽 15T以上DDoS高防总体防御能力，单IP最高1000G防御能力，抵御各类网络层、应用层的DDoS攻击。 高可用服务 全自动检测和攻击策略匹配，实时防

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拥有多线BGP防护带宽，轻松抵御DDoS攻击，可以满足活动大促、活动上线等重要业务的安全稳定性保障需求。 卓越清洗能力 全自动检测和攻击策略匹配，实时防护；业务流量采用集群分发，性能高，时延低，稳定性好。 丰富的防护报表 提供多维度统计报表，通过查看流量信息，了解当前网络安全状态。 父主题： DDoS原生高级防护

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护、CC防护等多项安全功能，全面提升加速网络的安全防护能力，保障用户优质的访问体验和业务安全。 工作原理 用户请求到达边缘安全加速网络，节点识别并拦截各类攻击请求：对DDoS攻击流量进行清洗，EdgeSec引擎对Web、BOT、CC类型攻击进行行为分析并更新拦截策略，阻断恶意请求

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线路的DDoS攻击防护日志和防护 域名 的CC攻击防护日志，了解当前业务的网络安全状态。 在“概览”页面，您可以查看以下防护日志信息： DDoS攻击防护 可以查看高防实例线路的高防入流量峰值、攻击流量峰值和DDoS攻击次数信息，以及流量和报文两个维度的攻击类型分布、DDoS攻击事件、TOP5攻击类型流量清洗等信息。

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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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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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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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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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自动建表原理介绍 CDM 将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 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

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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自动建表原理介绍 CDM将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 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

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HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://hbase

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