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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第3课：K8s工作负载原理剖析和实践 01:16:19 K8s工作负载原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第4课：K8s调度器原理剖析和实践 01:08:29 K8s调度器原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第5课：K8s网络模型原理剖析与实践 01:11:04

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在传统的Kubernetes集群中，每个集群都有其负载均衡器和Ingress，这使得在多个集群之间进行负载均衡和流量路由变得困难。U CS 为多集群提供了统一的流量入口MCI（Multi Cluster Ingress），帮助您更加简单高效地跨集群、跨区域进行负载均衡和流量路由，进而提高应用程序的可用性和可靠性。 MC

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加速静态和动态资源的原理是否一样？ 加速静态和动态资源原理不一样： 静态资源缓存到CDN节点，用户就近获取资料。 动态（伪静态）请求会直接回源，通过智能路由、多线回源、协议优化等技术，达到加速目的。 如果您的网站含有较多的动态、伪静态资源，您可以使用全站加速。CDN全站加速有效提

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Ingress功能，支持的注解字段详情请参见Annotations。 请勿手动修改和删除CCE自动创建的ELB和监听器，否则将出现工作负载异常；若您已经误修改或删除，请卸载Nginx Ingress插件后重装。 工作原理 Nginx Ingress由资源对象Ingress、Ingress控制

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规范查询字符串需要满足以下要求： 根据以下规则对每个参数名和值进行URI编码： 请勿对RFC 3986定义的任何非预留字符进行URI编码，这些字符包括：A-Z、a-z、0-9、-、_、.和~。 使用%XY对所有非预留字符进行百分比编码，其中X和Y为十六进制字符（0-9和A-F）。例如，空格字符必须编码为

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规范查询字符串需要满足以下要求： 根据以下规则对每个参数名和值进行URI编码： 请勿对RFC 3986定义的任何非预留字符进行URI编码，这些字符包括：A-Z、a-z、0-9、-、_、.和~。 使用%XY对所有非预留字符进行百分比编码，其中X和Y为十六进制字符（0-9和A-F）。例如，空格字符必须编码为

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异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能，通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力，实现了业务恢复和故障恢复解耦，保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决⽅案，即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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则HDFS默认副本数为3。 图3 HDFS架构 MRS 支持HDFS组件上节点均衡调度和单节点内的磁盘均衡调度，有助于扩容节点或扩容磁盘后的HDFS存储性能提升。 关于Hadoop的架构和详细原理介绍，请参见：http://hadoop.apache.org/。 父主题： HDFS

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Console，该Console仅提供对Oozie工作流的查看和监控功能。通过Oozie对外提REST方式的WS接口，Oozie client通过该接口控制（启动、停止等操作）Workflow流程，从而编排、运行Hadoop MapReduce任务，如图1所示。 图1 Oozie框架 图1中各部分的功能说明如表1所示。

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Column： 用于描述一行数据中不同的字段。 Column可以分为两大类：Key和Value。从业务角度看，Key和Value可以分别对应维度列和指标列。从聚合模型的角度来说，Key列相同的行，会聚合成一行。其中Value列的聚合方式由用户在建表时指定。 Tablet&Partition

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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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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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规范查询字符串需要满足以下要求： 根据以下规则对每个参数名和值进行URI编码： 请勿对RFC 3986定义的任何非预留字符进行URI编码，这些字符包括：A-Z、a-z、0-9、-、_、.和~。 使用%XY对所有非预留字符进行百分比编码，其中X和Y为十六进制字符（0-9和A-F）。例如，空格字符必须编码为

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Controller基于返回的指标数据计算所需的Pod扩缩数量，并保持负载伸缩的稳定性。 图1 FederatedHPA工作原理 如何计算指标数据？ 指标数据分为系统指标与自定义指标，计算方法如下： 系统指标 主要包括CPU利用率和内存利用率两个指标，系统指标的查询与监控依赖Metrics API。例如，您希望控制工

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ceiver尚未对其确认。 因此通过预写日志和可靠的Receiver，Spark Streaming就可以保证没有输入数据会由于Driver的失败而丢失。 SparkSQL和DataSet原理 SparkSQL 图7 SparkSQL和DataSet Spark SQL是Spar

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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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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

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级或迁移时，不丢失当前流应用的状态信息，便于任何时间点的任务暂停和恢复。 Flink SQL Table API和SQL借助了Apache Calcite来进行查询的解析，校验以及优化，可以与DataStream和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函

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nager监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。 NodeManager管理一个YARN集群中的每个节点。NodeManager提供针对集群中每个节点的服务，从监督对一个容器的终生管理到监视资源和跟踪节点健康。MRv1通过插槽管理Map和Reduce任务的执行，而

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一种引擎的赋能。 RDS for MySQL： 入门和配置 表和索引 DDL和DML SELECT查询 事务和锁 高可用 上云最佳实践 RDS for PostgreSQL： 入门和配置 常规操作 备份恢复 高可用 运维监控 插件管理 最佳实践 DDS(MongoDB)： 基础知识

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