图2 WebHCat的逻辑架构图 Hive原理 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的 数据仓库 ，其主要能力是通过对HQL（Hive Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。Hive与HQL相关信息，请参考HQL

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HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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CarbonData基本原理 CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术，以提高计算效率，有助于加速超过PB数量级的数据查询，可用于更快的交互查询。同时，CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。

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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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GeminiDB Redis提供的ELB的实现方式是怎样的 GeminiDB Redis采用的是独享型负载均衡器，采用弹性规格，带宽最高支持10Gbps。详细原理参考独享型负载均衡器。 父主题： 数据库连接

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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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Flexus负载均衡 创建Flexus负载均衡后，选择不到 云服务器 是什么原因？ 父主题： Flexus L实例 及X实例

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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 Kubernetes容器弹性相关

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例进行关机、重启等操作。 应用场景 对于伸缩组内管理的E CS 实例，用户无法控制其生命周期。而伸缩组对实例的非健康状态的释放操作，也阻碍了用户对伸缩组中的ECS实例进行停机、重启等操作，使得用户无法充分利用ECS服务提供一些功能，如重置密码、重装系统、切换操作系统等。 通过将伸缩组

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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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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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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控制台进行创建，具体操作请参考创建独享型负载均衡器。 健康检查 此处健康检查是设置负载均衡的健康检查配置。 不启动：关闭负载均衡健康检查。 启动：启动负载均衡健康检查。默认为“启动”。 协议 健康检查请求的协议类型。

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Flexus负载均衡 概述 购买Flexus负载均衡实例 添加监听器 添加并解析域名 父主题： Flexus L实例及X实例

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for MySQL数据库代理支持权重负载和负载均衡路由模式，可根据需要配置不同的路由模式。 权重负载：根据您设置的读权重比例分发读请求。 负载均衡：根据数据库节点的活跃连接数情况进行读请求分发，将读请求分发到活跃连接数较少的节点上。负载均衡模式不需要修改权重。 更多关于路由模式的内容请参见设置延时阈值和路由模式。

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内网采集权限与原理 主机深度采集 权限要求： Windows系统：需要提供具有Administrator权限的账号。 Linux系统：需要提供root账号。 采集原理： Windows系统：通过WinRM服务从Edge访问Windows主机，执行PowerShell脚本采集系统信息。

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le 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 ClickHouse完全使用SQL作为查询语

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IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

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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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Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点

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