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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listColumns("myTable") 底层SparkContext可以通过SparkSession的SparkContext API访问。 val sparkContext = sparkSession.sparkContext Structured Streaming原理 Structured

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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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语音回呼功能详解 能力体验 用户Jack在浏览网站时，通过应用软件呼叫客服人员，呼叫请求上报至语音通话平台。语音通话平台分别呼叫主叫Jack和客服Sophia，使主叫和被叫互相通话。详细体验过程如图1所示。 图1 语音回呼业务体验流程 语音回呼能力可以应用在以下场景。 在线打车：

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AK/SK签名认证算法详解 AK/SK签名认证流程 构造规范请求 创建待签字符串 计算签名 添加签名信息到请求头

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数字资产链底层用了什么 区块链 ？ fabric是基于开源项目做的增强版，做了一些功能增强、性能提升和安全加固。华为云区块链引擎是华为自研区块链平台，功能、性能和安全都有所增强，满足国家对高新技术自主可控的要求。 父主题： 咨询类问题

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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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APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装，确保客户端签名、APIC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HTT

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触发器、事件。 全量数据迁移的底层模块主要原理： 分片模块：通过优化的分片算法，计算每个表的分片逻辑 抽取模块：根据计算的分片信息并行多任务从源数据库查询数据 回放模块：将抽取模块查询的数据并行多任务插入目标数据库 增量数据迁移的底层实现模块主要原理： 日志读取模块：日志读取模块

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异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能，通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力，实现了业务恢复和故障恢复解耦，保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决⽅案，即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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。 Tomcat Tomcat 服务器 是免费的开放源代码的Web应用服务器。 Hadoop组件 底层执行Oozie编排流程的各个组件，包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器，用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java

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Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满

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K8s网络模型原理剖析与实践 Cloud Native Lives 第6课：K8s服务发现与负载均衡原理剖析与实践 01:11:38 K8s服务发现与负载均衡原理剖析 Cloud Native Lives 第7课：K8s存储原理剖析与实践 01:08:23 K8s存储原理剖析与实践 Cloud

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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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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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