Log节点存储日志信息，Slice 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

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replication”参数查询。 当 MRS 集群中Core节点规格选择为非本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core节点，则HDFS默认副本数为1。若集群中Core节点数大于等于2，则HDFS默认副本数为2。 当MRS集群中Core节点规格选择为本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core节点，则H

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MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制，VM上的

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需要用索引过滤大量数据的查询中。 在开启了写时合并选项的Unique表中，数据在导入阶段就会去将被覆盖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

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将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTTP请求中，或者作为查询字符串参数添加到HTTP请求中。 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

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2、在物联网平台配置数据转发规则实现将设备上报的数据转发到kafka中。 3、数据上报及验证数据是否转发成功。 4、配置DWS 数据仓库 服务。 5、配置 DLI 数据湖探索服务实现将kafka中的数据进行清洗并转发至DWS。 6、配置Astro大屏服务，从数据仓库服务DWS中获取数据并进行展示。

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。 访客来源分析展示。 通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为进行关联，生成用户行为路径大宽表同步

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将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTTP请求中，或者作为查询字符串参数添加到HTTP请求中。 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

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lsn的工作流程如下： 只读节点通过与主节点通信，获取最新redo的lsn和其描述信息。 从log store中读取redo日志到内存中。 redo 日志解析处理，失效内存中相关元数据信息、更新内存中的视图信息等。 推进visible lsn。 在大多数情况下，主节点和只读节点时延很小，但是在一

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事件等。 逻辑组件：在服务编排中实现变量赋值Assignment、循环Loop、跳出循环Break、决策Decision和等待Wait。 商业对象：将封装好的BO能力作为服务编排中的一个节点。 连接器：将短信发送、支付等第3方连接器作为当前服务编排中的一个节点。 除了图形化编排，

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中。 通知Driver（绿色箭头） 接收块中的元数据被发送到Driver的StreamingContext。这个元数据包括： 定位其在Executor内存中数据位置的块Reference ID。 若启用了WAL，还包括块数据在日志中的偏移信息。 处理数据（红色箭头） 对每个批次的

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Process”和“WebServer”通过“THRIFT/REST”接口与WebServer上的应用进行交互，如图1所示。 图1 Hue架构示意图 图1中各部分的功能说明如表1所示。 表1 结构图说明 名称 描述 Supervisor Process Supervisor负责WebServer

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，每个Worker运行Topology中的一个逻辑子集。 Task Worker中每一个Spout/Bolt的线程称为一个Task。 Stream groupings Storm中的Tuple分发策略，即后一级Bolt以什么分发方式来接收数据。当前支持的策略有：Shuffle Grouping，

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r上一个独立的线程中执行，如图5所示。 图5 Operator chain 图5中上半部分表示的是将Source和Map两个紧密度高的算子优化后串成一个Operator Chain，实际上一个Operator Chain就是一个大的Operator的概念。图中的Operator

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eManager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

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并收集集群中工作负载的指标数据。 karmada-metrics-adapter将计算的指标数据返回至HPA Controller。 HPA 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？

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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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lsn的工作流程如下： 只读节点通过与主节点通信，获取最新redo的lsn和其描述信息。 从log store中读取redo日志到内存中。 redo 日志解析处理，失效内存中相关元数据信息、更新内存中的视图信息等。 推进visible lsn。 在大多数情况下，主节点和只读节点时延很小，但是在一

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更新表中数据 修改已经存储在数据库中数据的行为叫做更新。用户可以更新单独一行，所有行或者指定的部分行。还可以独立更新每个字段，而其他字段则不受影响。 使用UPDATE命令更新现有行，需要提供以下三种信息： 表的名称和要更新的字段名 字段的新值 要更新哪些行 SQL通常不会为数据行提

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更新表中数据 修改已经存储在数据库中数据的行为叫做更新。用户可以更新单独一行、所有行或者指定的部分行。还可以独立更新每个字段，而其他字段则不受影响。 使用UPDATE命令更新现有行，需要提供以下三种信息： 表的名称和要更新的字段名 字段的新值 要更新哪些行 SQL通常不会为数据行提

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