只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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共接口后，供页面调用，“管理设备”功能中涉及的业务逻辑，以及服务编排与脚本关系如表1下所示，详细操作方式及说明请参见创建业务逻辑。 表1 “管理设备”功能需要创建的脚本、服务编排详情 脚本名称 主要作用 关联服务编排 关联公共接口 HW__queryEquipments 在输入查询条件后，查询设备

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对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。Spark利用Scala语言实现，Scala能够使得处理分布式数据集时，能够像处理本地化数据一样。除了交互式的数据分析，Spark还能够支持交互式的数据挖掘，由于Spark是基于内存的计算，很方便处理迭代计算，而数据挖掘的问题通常都是对同一份数

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doop之上的数据。例如HDFS，HBase，Hive。 用户可以方便地创建、管理、执行SQL，并且能够以Excel的形式下载执行的结果。 通过Hue可以在界面针对组件进行以下操作： HDFS： 查看、创建、管理、重命名、移动、删除文件/目录。 上传、下载文件。 搜索文件、目录、

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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，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream

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Operator，RollingSink是一个Sink Operator。 Pipeline Dataflow 在Flink中，程序是并行和分布式的方式运行。一个Stream可以被分成多个Stream分区（Stream Partitions），一个Operator可以被分成多个Operator

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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，主要方法是创建一个全

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展出的Pod调度到具有更多资源的集群，以解决单个集群的资源限制，提高故障发生时的恢复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1，实现流程如下： HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiser

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只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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> 38位时，hive按38位创建，s 小于0时，按0创建。 NUMERIC DECIMAL(P,S) Hive 1 <= precision <= 38,0 <= scale。MySQL p > 38位时，hive按38位创建，s 小于0时，按0创建。 FLOAT DOUBLE -

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CDN加速 云速建站CloudSite 场景介绍 某客户通过云速建站服务搭建了一个网站，该网站主要业务是线上图书业务。由于业务发展，访客流量不断增大，部分用户反馈有访问慢的问题，该客户想要使用CDN来加速客户端访问。 本实践建立在用户已经购买云速建站多终端独立版，并且已经创建多终端独立版站点，站点 域名 www

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后台管理方便，且有专人提供网站维护支持。 适用于对网站有个性化需求，且预算充足的企业用户。提供一对一专业定制化开发，省心省力，同时节省企业自有人力。 Solution as Code一键式部署 为帮助企业高效上云，华为云Solution as Code萃取丰富上云成功实践，提供一

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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表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive Metastore之上，具有Hive的

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用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication的方式防止数据丢失。 分布式 分布式系统，易于向外扩展。每个集群支持部署多个Producer、Broker和Consumer，从而形成分布式的集群，无需停机即可扩展系统。 Kafka UI Kafka UI提供Kafka W

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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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对未来波动进行预测，提前进行扩缩容动作，解决原生HPA的滞后问题。 使用方式 创建HPA策略 创建CronHPA定时策略 创建CustomedHPA策略 创建VPA策略 创建AHPA策略 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod

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> 38位时，hive按38位创建，s 小于0时，按0创建。 NUMERIC DECIMAL(P,S) Hive 1 <= precision <= 38,0 <= scale。MySQL p > 38位时，hive按38位创建，s 小于0时，按0创建。 FLOAT DOUBLE -

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Redis典型应用场景 使用Redis实现分布式锁 实现Redis实现排行榜功能 Redis使用规范 06 API 您可以使用API对分布式缓存服务进行相关操作，如创建、删除、扩容。 API文档 API概览 创建缓存实例 查询D CS 产品规格列表 02 购买 分布式缓存服务提供了Web控制台和基于HTTPS请求的RESTful

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example.com 监控频率 站点监控探测引擎执行一次探测任务的时间间隔。 说明： 监控频率可设置为1分钟、5分钟、20分钟。 1分钟 分布式探测点 目前站点监控支持的探测点有：华北（廊坊）、华东（上海）、华南（广州）、西南（贵阳）、华南（深圳）、华南(广州)IPv6。 华北（廊坊）

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