job_step_2], ) ConditionStep支持多条件节点的嵌套使用，用户可以基于不同的场景灵活设计。 条件节点只支持双分支的选择执行，局限性较大，推荐您使用新的分支功能，可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力，详情请参见分支控制章节。 父主题： 条件节点

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案例概述 本手册基于 函数工作流 服务实践所编写，用于指导您使用函数工作流服务实现图片压缩的功能。 场景介绍 将图片上传到特定的OBS桶中 将用户上传的每个图像的尺寸进行压缩 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶中 本教程必须使用两个不同的OBS桶。 保证函数和OBS桶在一个区域（区域都选择默认即可）。

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案例概述 本手册基于函数工作流服务实践所编写，用于指导您使用函数工作流服务实现为图片打水印的功能。 场景介绍 将图片上传到特定的OBS桶中。 将用户上传的每个图片打水印。 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶中。 本教程必须使用两个不同的OBS桶。 保证函数和OBS桶在一个区域（区域都选择默认即可）。

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案例概述 场景介绍 通过 CTS 云审计服务，完成对公有云账户对各个云服务资源操作动作和结果的实时记录。 通过在函数工作流服务中创建CTS触发器获取订阅的资源操作信息，经由自定义函数对资源操作的信息进行分析和处理，产生告警日志。 SMN消息通知服务通过短信和邮件推送告警信息，通知业务人员进行处理。处理流程如图1所示。

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案例概述 场景介绍 该案例演示客户如何使用FunctionGraph 与IoTDA 服务组合，处理物联网设备上报以及设备状态变动的相关数据。物联网设备在IoTDA 平台进行管理，设备产生的数据可以从IoTDA直接流转触发FunctionGraph 的函数运行。用户可以根据需要编写函数处理这些数据。

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案例概述 场景介绍 MetaERP业务场景进行微服务Serverless化改造，如图1所示，将低频使用但资源占用大的微服务逻辑，拆分成独立函数，常驻实例缩容到0；剩余微服务逻辑以Spring兼容方式进行函数化，实现函数化后的微服务快速冷启动和弹性，常驻实例减半。 图1 MFA Serverless改造前后架构

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案例概述 您可以通过华为云函数工作流服务的应用中心一键部署Stable-Diffusion应用，且支持自定义模型上传等能力。您可以快速访问Stable-Diffusion WebUI界面绘图，实现文生图、图生图等功能。（目前仅支持华东-上海一） 父主题： 应用中心一键部署Stable-Diffusion

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失败案例 案例总览 MongoDB->DDS实时迁移 MySQL->MySQL实时迁移和同步 MySQL-> GaussDB (for MySQL)实时迁移和同步 MySQL->GaussDB(DWS)实时同步 MySQL-> CSS /ES实时同步 PostgreSQL->PostgreSQL实时同步

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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);

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成分分析的信息泄露问题如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中是否存在信息泄露类风险，如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险，可以通过查看导出报告中的告警详情，如PDF报告，可

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成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中文件包含的开源软件清单，并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后，建议按照以下步骤进行分析排查： 开源软件分析，分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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成分分析的信息泄露问题如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中是否存在信息泄露类风险，如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险，可以通过查看导出报告中的告警详情，如PDF报告，可

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以GaussDB(DWS) 的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析

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成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中文件包含的开源软件清单，并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后，建议按照以下步骤进行分析排查： 开源软件分析，分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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流出流量。 应用排障 丢包率/时延趋势图 查看单个应用的丢包率/时延的变化趋势，从丢包率和时延维度分析该应用的质量情况。 应用会话列表 查看该应用会话情况，包括本端IP、对端IP、协议类型和是否体验欠佳等信息。 单击“操作”列的详情，可查看本次会话的会话详情，包括应用信息、指标概览和网络回放等信息。

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参见用户旅程。单击用户的任一流量值，可查看该用户使用当前应用的流量变化趋势。 应用排障 在“应用排障”页签，查看单个应用的丢包率/时延的变化趋势，以及该应用的会话情况。 父主题： 应用分析

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较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a); CREATE TABLE t2 (a int, b

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较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a); CREATE TABLE t2 (a int, b

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有没有Kafka Stream的案例？ Kafka Stream的案例请参见Kafka Stream的官网。 父主题： 实例问题

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案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：

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较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a); CREATE TABLE t2 (a int, b

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