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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s-master/docs/concepts/flink-architecture/。 Flink原理 Stream & Transformation & Operator 用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成。 Stream

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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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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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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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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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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提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。 图2 HetuEngine跨源功能示意 HetuEngine跨域功能简介 HetuEngine提供统一标准SQL对分布于多个地域（或数据中心）的多种数据源实现高效访问，屏蔽数据在结构、存储及地域上的差异，实现数据与应用的解耦。

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工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式，策略对比如下： 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 VPA策略 AHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能，即Horizontal Pod Autoscaling。

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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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运行时引擎负载均衡功能介绍 负载均衡（Software/Server Load Balancer，SLB）基于Nginx/OpenResty构建，作为业务前置的流量接入网关，提供反向代理、负载均衡、路由分发、灰度分流、限流降级、访问控制、监控告警等能力。 SLB组件介绍 SLB组件间的关系如图1所示。

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选择“独享型”时，在下拉框中选择对应负载均衡器。 说明： 如需选择“独享型”负载均衡器，请先添加VPC访问CAE环境配置。 只支持选择环境所属VPC下的负载均衡实例。 可通过将负载均衡器配置弹性公网IP实现外网访问CAE组件。 如果没有可选的负载均衡器，可单击“创建负载均衡器”，跳转至ELB控制台进行创

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Flexus负载均衡 创建Flexus负载均衡后，选择不到Flexus L实例 是什么原因？

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netes资源 从零开始实现k8s_admission_webhook Kubernetes webhook原理介绍及执行演示 Kubernetes探针原理、效果以及配置建议 OpenTelemetry环境搭建和工作原理 基于OpenTelemetry实现Java微服务调用链跟踪

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Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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件进行交互，实现数据的采集。 容器采集 权限要求：需要管理员级别权限的账号导出包含必要访问凭证的文件。 采集原理：利用kspider工具进行数据采集。 vCenter采集 权限要求：需要管理员账号，该账号应具备对vCenter环境中所有虚拟机的完全访问权限。 采集原理：通过VSphere

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ClickHouse利用CPU的SIMD指令实现了向量化执行。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据，通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。 关系模型与SQL查询

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示。 ConfigNode：管理角色，负责DataNode数据分片，负载均衡等。 IoTDBServer（DataNode）：存储角色，负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理 根据属性层级、属性涵盖范围以及数据之间的从属关系，可将IoTDB数

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