和校验后，执行导入命令将数据恢复到目标数据库。 实时同步基本原理 图4 实时同步原理 实时同步功能实现源数据库和目标数据库的数据长期同步，主要用于OLTP到OLAP、OLTP到大数据组件的数据实时同步。全量和增量的数据同步和实时迁移的技术原理基本一致，但是基于不同的业务使用场景，两个功能还是有些差异。

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行正常的业务报文，阻断攻击报文。 图2 水印解决方案 客户端和AntiDDoS设备需要使用相同的信息结构和计算规则，其中计算规则是指计算水印值的哈希因子和哈希算法，在本方案中，哈希因子使用了目的IP、目的端口、用户标识和水印关键字，哈希算法使用CRC32。 父主题： 水印防护配置指导

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Core节点数大于等于3，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/。

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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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Row&Column 一张表包括行（Row）和列（Column）： Row：即用户的一行数据。 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

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用户表的Region信息，例如，Region位置、起始RowKey及结束RowKey等信息。 元数据表和用户表的映射关系如图 元数据表和用户表的映射关系所示。 图4 元数据表和用户表的映射关系 数据操作流程 HBase数据操作流程如图 数据操作流程所示。 图5 数据操作流程 对H

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Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。

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高吞吐 同时为发布和订阅提供高吞吐量。 持久化 将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费以及实时应用程序。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

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务的查看等功能的可视化操作界面和RESTful接口。 HSFabric 提供跨域（DC）高性能安全数据传输。 引擎层 Coordinator HetuEngine计算实例的管理节点，提供SQL接收、SQL解析、生成执行计划、执行计划优化、分派任务和资源调度等能力。 Worker

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O扫描次数和CPU资源占用。CarbonData索引由多个级别的索引组成，处理框架可以利用这个索引来减少需要安排和处理的任务，也可以通过在任务扫描中以更精细的单元（称为blocklet）进行skip扫描来代替对整个文件的扫描。 可选择的数据编码：通过支持高效的数据压缩和全局编码方

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而，由于语义仅被处理一次，重新处理的结果和没有失败处理的结果是一致的。 因此，Direct API消除了需要使用WAL和Receivers的情况，且确保每个Kafka记录仅被接收一次，这种接收更加高效。使得Spark Streaming和Kafka可以很好地整合在一起。总体来说，

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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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tuple是不可变数组，对应着固定的键值对。 图1 Storm基本架构 业务处理逻辑被封装进Storm中的Topology中。一个Topology是由一组Spout组件（数据源）和Bolt组件（逻辑处理）通过Stream Groupings进行连接的有向无环图（DAG）。Topo

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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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限 。 Ranger架构如图1所示 图1 Ranger结构 表1 结构图说明 名称 描述 RangerAdmin Ranger的管理角色，拥有策略管理、用户管理、审计管理等功能，提供WebUI和RestFul接口。 UserSync 负责周期从外部同步用户和用户组信息并写入RangerAdmin中。

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ZooKeeper集群中的节点分为三种角色：Leader、Follower和Observer，其结构和相互关系如图1所示。通常来说，需要在集群中配置奇数个（2N+1）ZooKeeper服务，至少（N+1）个投票才能成功的执行写操作。 图1 ZooKeeper结构 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

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产品架构 模型训练服务的产品架构图，如图1所示。 图1 产品架构 模型训练服务产品架构图说明，如表1所示。 表1 产品架构说明 功能模块 描述 API网关 模型训练服务API接口能力。 前台Console 模型训练服务在线IDE能力。 服务 模型训练服务对外提供的服务。 模型训练服务能力

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NetEco的软件架构如图1所示。 图1 软件架构

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模型架构 图1 模型架构 图2 模型架构--类 模型架构中类信息的维护 图3 新增类 图4 录入类信息 图5 编辑类 图6 修改类信息 在适配器中该类已经被添加了sql语句的，不能编辑修改，如要修改，必须将该类下面对应的sql语句都删除掉。 图7 类属性 单击按钮弹出页面进行修改。

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市级部门 市本级的一级成员单位 市级子部门 市本级的一级成员单位的下级单位（二级单位） 乡镇分中心 处理市派遣员和乡镇值班长提交的工单，进行派遣到乡镇（下级）部门的人员 乡镇部门 乡镇本级的一级成员单位 乡镇部门下级 乡镇本级的一级成员单位的下级单位（二级单位） 街道办 乡镇本级的一级成员单位

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