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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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 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个 服务器 上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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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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包周期的CCE集群到期可以直接删除吗？ 更多 工作负载类 工作负载异常定位思路 工作负载异常：实例调度失败 工作负载异常：重新拉取镜像失败 工作负载异常：重新启动容器失败 工作负载异常：Evicted 工作负载异常：实例驱逐异常 更多 域名 DNS类 CCE是否有DNS服务？ 如果工作负载不需要使用集群内的CoreDNS，如何设置？

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可能原因 为AP供电的设备没有满足AP的供电要求。 处理步骤 在接口视图下执行命令lldp enable，开启LLDP功能，以便对端供电设备可以识别到本设备需求的供电标准并按要求输出。 如果继续产生此告警=>2。 如果不产生此告警=>4。 检查对端供电设备，保证其真实输出的供电标准满足AP供电要求。

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云APV200R019C10 配置指南》中“设备管理配置”“PoE配置”“原理描述”中的不同供电标准下AP的功能对比信息。 可能原因 为AP供电的设备没有满足AP的供电要求。 处理步骤 在接口视图下执行命令lldp enable，开启LLDP功能，以便对端供电设备可以识别到本设备需求的供电标准并按要求输出。

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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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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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Task集合，由DAG分割而成。 Task 承载业务逻辑的运算单元，是Spark平台上可执行的最小工作单元。一个应用根据执行计划以及计算量分为多个Task。 Spark应用运行原理 Spark的应用运行架构如图 Spark应用运行架构所示，运行流程如下所示： 应用程序（Appli

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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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Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker

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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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周期内的所有工作。包括： 与RM调度器协商以获取资源。 将得到的资源进一步分配给内部的任务（资源的二次分配）。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 开源容量调度器Capacity Scheduler原理 Capacity

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0上的所有PCI-Bridge，且PCI-Bridge在被更新期间无法正常工作。在此期间，若设备使用的PCI-Bridge被更新，由于内核缺陷，该设备会认为PCI-Bridge异常，设备进入故障模式进而无法正常工作。如果此时前端正要写PCI配置空间让后端处理磁盘IO，那么这个写配置空

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行导入命令将数据恢复到目标数据库。 实时同步基本原理 图4 实时同步原理 实时同步功能实现源数据库和目标数据库的数据长期同步，主要用于OLTP到OLAP、OLTP到大数据组件的数据实时同步。全量和增量的数据同步和实时迁移的技术原理基本一致，但是基于不同的业务使用场景，两个功能还是有些差异。

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Doris，并支持与BI工具无缝对接。 FE 主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。 BE 主要负责存储数据、执行查询计划、副本负载均衡。 Leader Leader为Follower组中选举出来的一种角色。 Follower 一条元数据日志需要在

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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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