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 父主题： API

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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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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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依次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

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服务介绍 弹性负载均衡 ELB 产品介绍 02:52 弹性负载均衡ELB介绍 弹性负载均衡 ELB 介绍弹性负载均衡实现流量分发的原理 02:52 弹性负载均衡流量分发技术介绍 新特性介绍 弹性负载均衡 ELB 新特性介绍 04:35 弹性负载均衡新特性介绍 操作指导 弹性负载均衡 ELB

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对应一个转发策略实例。 工作原理 客户端向应用程序发出请求。 负载均衡实例中的监听接收与配置的协议和端口匹配的请求。 监听再根据配置将请求转发至相应的后端服务器集群。如果配置了转发策略，监听会根据配置的转发策略评估传入的请求，如果匹配，请求将被转发至相应的后端服务器组。 后端服务

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了解 了解华为云弹性负载均衡的工作原理、功能区别等，有助于您根据不同的应用场景和功能需求更准确地匹配实际业务，选择合适的负载均衡器类型，提升应用系统的可用性。 产品介绍 什么是弹性负载均衡 应用场景 弹性负载均衡是如何工作的 共享型弹性负载均衡与独享型负载均衡的功能区别 03 使用

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，保证数据的完整性和一致性。 第三阶段：增量数据迁移。全量任务结束后，增量迁移任务启动，此时会从全量开始的增量数据持续的解析转换和回放，直到追平当前的增量数据。 第四阶段：为了防止触发器、事件在迁移阶段对于数据的操作，在结束任务阶段再迁移触发器、事件。 全量数据迁移的底层模块主要原理：

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一个数据中心正常运行时，可以通过业务层的调度将故障区域的业务切换到正常区域，因为配置了异地双活，您可以在数据中心运行正常的区域继续处理数据。在业务不中断的前提下实现故障场景下业务的快速恢复，保证了故障场景下业务的连续性。 配置异地双活功能的具体操作请参见搭建双活关系。 父主题： 异地双活

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Store节点存储数据信息。 图1 备份原理 如图1所示， GaussDB (for MySQL)实例的备份是由计算层和存储层各自完成的。 计算层的主节点读取存储层的Common Log节点的日志信息，通过主节点备份到 对象存储服务 (OBS)中。 计算层的主节点向存储层的Slice Store节点发送命令备份数据信息，通过Slice

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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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常需要等待数据而拖慢任务的执行。因此，计算侧需要一个高速的缓存层来消除计算集群和OBS之间的数据访问鸿沟。为了解决这个问题，提出MemArts分布式客户端缓存，MemArts部署在计算侧的VM中，通过智能预取OBS上的数据来加速计算任务的执行。 图1 MemArtsCC结构图 表1

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和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型

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：t2-t1，因为经过t2-t1的时间后只读节点才能读取主节点t1时刻的数据。 只读节点visible lsn的推进 根据延迟的计算方式，产生延迟的关键点在于只读节点visible lsn推进速度的快慢。 只读节点推进visible lsn的工作流程如下： 只读节点通过与主节点通

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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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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，就能够提供容错性。这种数据的转换链记录就是数据集的溯源。由于并行

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过界面图形化的方式查看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。

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