Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的 数据仓库 基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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有的消费者实例都属于同样的消费组，它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中，Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式；Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组，则消息会被广

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HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存 服务器 为了解决日益增长的数据量给driver带来的压力与出现的各种问题，现引入单独的索引缓存服务器，将索引从Carbon查询的Spark应用侧剥离。所有的索引内容全部由索引缓存服务器管理，Spark应用通过RPC方式获取需要的索引

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CDL基本原理 CDL简介 CDL（全称Change Data Loader）是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件，并推送到kafka，再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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StarRocks基本原理 StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。

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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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数据保护技术 云容器实例同时具备容器级别的启动速度和虚拟机级别的安全隔离能力，提供更好的容器体验。 原生支持Kata Container 基于Kata的内核虚拟化技术，为您提供全面的安全隔离与防护 自有硬件虚拟化加速技术，让您获得更高性能的安全容器 图1 通过Kata容器实现多租户容器强隔离

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基于云应用发布远程应用，用户之间通过会话隔离，数据采用profile漫游存储在文件服务器上。终端用户可以打开多个远程应用，并且能够在任务栏中切换。 APS负载均衡 支持根据APS（App Server应用服务器：主要功能是安装部署应用程序）负载情况分配远程应用，支持根据用户数、CPU占用率、内存利用率进行负载调度策略。

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Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 配置组件隔离访问Hive MetaStore 配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 父主题： Hive企业级能力增强

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Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 父主题： Hive企业级能力增强

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Flexus负载均衡 创建Flexus负载均衡后，选择不到云服务器是什么原因？ 父主题： Flexus L实例 及X实例

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查询容灾站点可用区中 弹性云服务器 的虚拟化类型，并将卸载的云硬盘挂载给KVM实例使用。具体方法如下： 查看待挂载弹性 云服务器 的虚拟化类型。 登录控制台，并选择“计算 > 弹性云服务器”。 通过过滤查询功能，在云服务器列表栏，搜索待挂载的弹性云服务器。 图1 搜索云服务器 在“规格/镜像”列，查看目标云服务器的规格。

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的默认后端服务器组。 推荐选择“使用已有”后端服务器组，您可参考创建后端服务器组进行创建。 您也可选择“新创建”后端服务器组，添加后端服务器并配置健康检查， 配置后端服务器组参数请参见表2。 单击“下一步：添加后端服务器”，添加后端服务器并配置健康检查。 添加后端服务器详见后端服务器概述，配置健康检查参数请参见表3。

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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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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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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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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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