使用控制台部署WordPress 17:21 5 使用控制台部署WordPress Pod 介绍Pod的基本概念 10:16 6 Pod Label 介绍Label的用法 6:39 7 Label Namespace 介绍Namespace的用途 3:47 8 Namespace Deployment 使用Deployment调度Pod

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创建的 弹性云服务器 与GeminiDB Redis实例要保证区域、可用区、VPC和安全组一致。 操作步骤 获取GeminiDB Redis实例的负载均衡地址和端口信息。 负载均衡地址的查看方法请参见查看查看负载均衡地址及端口。 端口信息的获取方法请参见查看查看实例节点端口。 各实例地址的查看方法请参见查看查看内网IP地址或弹性公网IP。

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LevelDB到GeminiDB Redis的迁移 LevelDB是一个开源的持久化KV单机数据库引擎，具有很高的随机写，顺序读/写性能，适合应用在写多读少的场景。其内部没有设计成C/S网络结构，使用时必须和服务部署在同一台 服务器 ，对于服务的部署、使用有较大的限制。相比于在LevelDB基础上开发的RocksDB

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也可以直接使用编译好的二进制文件。 将解压后的整个pika_migrate_output文件放置在部署了pika的环境上（或者任一能与pika实例和GeminiDB Redis实例网络互通的服务器上），解压后的文件夹目录结构如下： 使用前清空db、dbsync和log目录下的内容。 迁移步骤

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自建数据中心的负载均衡 LVS负载均衡方式 控制台配置 配置准备 配置指导 验证测试 父主题： CloudPond自建数据中心负载均衡最佳实践

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如何使用GeminiDB Redis提供的多个节点IP地址 GeminiDB Redis提供多个IP地址供客户连接，连接任何一个IP地址都可以访问整个集群，其目的是为了提供负载均衡和容灾能力。 您可以通过以下三种方法使用多个IP。 业务侧实现连接池，实现负载均衡和故障检测处理。 联系客服，为您配置ELB（Elastic

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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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APIC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APIC使用相同的请求规范，可以确

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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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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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立应用软件的开发工具的集合。 Database pg数据库。 WebApp（Oozie） WebApp（Oozie）即Oozie server，可以用内置的Tomcat容器，也可以用外部的，记录的信息比如日志等放在pg数据库中。 Tomcat Tomcat服务器是免费的开放源代码的Web应用服务器。

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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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GA的负载均衡和DNS负载均衡之间有什么区别？ 对比维度 全球加速GA DNS(GTM，GSLB) 定义 相当于Global ELB，在全球所有加速点都下发配置负载均衡规则，每个加速点GA都会把访问流量按策略分发到不同后端资源 通过对DNS解析流量按照权重，智能线路等策略把 域名 解析到不同IP实现全局负载均衡

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ZooKeeper, Flink, Redis）； （3）华为大数据解决方案、功能特性及华为在大数据行业的成功案例。 知识点 大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式 数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce

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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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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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上以及Prometheus的发展，开发者已经不满足于CPU和Memory，开发者需要应用自身的业务指标，或者是一些接入层的监控信息，例如：Load Balancer的QPS、网站的实时在线人数等。社区经过思考之后，定义了一套标准的Metrics API，通过聚合API对外提供服务。

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定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的个数和类型都可以不同。此外，每个CF都有独立的生存周期（TTL）。可以只对行上锁，对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库类似，HBase的表中也有列的概念，列用于表示相同类型的数据。 RegionServer数据存储

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L、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构

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Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据

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