Controller工作原理 Ingress支持的Service类型 由于ELB Ingress和社区开源的Nginx Ingress的实现原理不同，因此支持的Service类型不同。 ELB Ingress支持的Service类型 Nginx Ingress支持的Service类型 表1

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据，例如灯的开、关状态。 设备孪生具有与物理设备相同的特性，便于终端设备与应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备孪生，设备孪生根据应用设置的Expected State（期望的状态）进行状态更新，此外终端设备实时反馈自身的Actual State（真实的状态），设备孪生同时记录设备的Actual

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据，例如灯的开、关状态。 设备孪生具有与物理设备相同的特性，便于终端设备与应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备孪生，设备孪生根据应用设置的Expected State（期望的状态）进行状态更新，此外终端设备实时反馈自身的Actual State（真实的状态），设备孪生同时记录设备的Actual

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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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份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在 对象存储服务 上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，主备实例的每个节点的

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负载均衡 负载均衡概述 负载均衡实例管理 监听管理 灰度管理 过载控制管理 资源管理 创建证书

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负载均衡 在更新流量策略内容时，可选择是否开启。在微服务场景下，负载均衡一般和服务配合使用，每个服务都有多个对等的服务实例。服务发现负责从服务名中解析一组服务实例的列表，负载均衡负责从中选择一个实例。为目标服务配置满足业务要求的负载均衡策略，控制选择后端服务实例。 父主题： 流量策略

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负载均衡 负载均衡概述 创建和管理负载均衡实例 创建和管理监听 创建和管理灰度服务 创建和管理过载控制服务 创建和管理资源 创建证书 父主题： 运行时引擎

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负载均衡 查询集群支持的elbv3负载均衡器 打开或关闭ES负载均衡器 ES监听器配置 获取该esELB的信息，以及页面需要展示健康检查状态 更新ES监听器 查询证书列表

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subscribePattern 模式 subscribePattern是在subscribe的基础上，用户不用指定具体的通道名称而是使用通配符，例如stream.* 表示会消费 stream1, stream2, stream_123等等。已有/新增/删除的通道，只要匹配通配符，就可被消费组消费。

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将请求分发给不同的 服务器 。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。 加权最少连接：最少连接是通过当前活跃的连接数来估计服务器负载情况的一种动态调度算法。加权最少

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对应编号的服务器上。这可以使得对不同源IP的访问进行负载分发，同时使得同一个客户端IP的请求始终被派发至某特定的服务器。该方式适合负载均衡无cookie功能的TCP协议。 会话保持类型：默认不启用，可选择“源IP地址”。基于源IP地址的简单会话保持，即来自同一IP地址的访问请求转发到同一台后端服务器上。

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stroZero的服务编排功能，类似于编程中一段有流程、条件处理、判断逻辑的程序。这段程序有输入参数和输出参数、可以独立成为一个对外调用的方法。同时，在程序内部，也可以调用其他的方法。 AstroZero中的服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化，拖拉拽的方式去编程。如图1所

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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，可以

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0)字段映射到DWS的SMALLINT。 图1 自动建表的字段映射 CDM 在Hive中自动建表时，Hive表与源表的字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive，CDM在Hive上自动建表，会将Oracle的YEAR字段映射到Hive的DATE。

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当前Pod数与期望Pod数的计算方法如下： 当前Pod数 = 所有集群中状态为Ready的Pod数量 在计算期望Pod数时，HPA Controller会选择最近5分钟内计算所得的Pod数的最大值，以避免之前的自动扩缩操作还未完成，就直接执行新的扩缩的情况。 期望Pod数 = 当前Pod数

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要对数据或者日志的更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的日志，而不是完整的数据集，就能够提供容错

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图形化的方式查看ZooKeeper。 有关Hue的详细信息，请参见：http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python（开放源代码的Web应用框架）的Web框架上的Web应用程序，采用了MTV（模型M-模板T-视图V）的软件设计模式。 Hue由“Supervisor

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如果在消息处理过程中有节点、进程等出现异常，提供重新部署该处理单元的能力。 可靠的消息保证 支持At-Least Once、At-Most Once、Exactly Once的数据处理模式。 安全机制 提供基于Kerberos的认证以及可插拔的授权机制，提供支持SSL的Storm UI以及Log Viewe

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