数据存储在外部的存储系统上（比如HDFS）。 因为Driver程序在集群上调度任务，所以Driver程序建议和worker节点比较近，比如在一个相同的局部网络内。 Spark on YARN有两种部署模式： yarn-cluster模式下，Spark的Driver会运行在YARN

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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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r会在此节点上重新启动该Worker。如果多次重启失败，则Nimbus会将该任务重新分配到其他节点。 节点失效 该节点上的所有分配的任务会超时，而Nimbus会将这些Worker重新分配到其他节点。 Storm开源特性 分布式实时计算框架 开源Storm集群中的每台机器上都可以运

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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景

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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NodeManager管理抽象容器，这些容器代表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。 图1

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CDN节点的缓存多久会更新，会自动更新吗？ CDN节点的缓存内容不是实时更新的，只有当缓存内容到期后才能回源请求最新的内容并更新节点缓存。您可以通过设置缓存过期时间规则或者提交刷新请求来实现缓存内容的更新。缓存规则的详细信息请参考缓存规则。 父主题： 缓存配置

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址。 实现原理 Referer防盗链的实现原理比较简单，在点播控制台配置了白名单或黑名单后，点播服务会将这份名单分发到CDN中。当CDN接收到资源请求时，会根据这个名单来识别请求是否合法，若合法，则访问请求的资源，否则拒绝并返回403。 Key防盗链是视频点播的加速节点与点播源站

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CDN与智能边缘 内容分发网络 CDN 父主题： SCP授权参考

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APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关（即API管理）后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装，确保客户端签名、APIC后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTT

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产品架构和功能原理 DRS的产品架构以及功能原理如下图所示： 图1 DRS产品架构 架构说明 最小权限设计 采用JDBC连接，无需在用户的源数据库、目标数据库节点部署程序。 任务独立虚拟机运行独享资源，租户之间数据隔离。 采用最小IP资源，在源数据库、目标数据库仅开放DRS数据迁移实例节点IP访问权限，无需增加网段。

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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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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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个Core节点，则HDFS默认副本数为2。若集群中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

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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

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管理、节点管理相关工作。 BE 主要负责存储数据、执行查询计划、副本负载均衡。 Leader Leader为Follower组中选举出来的一种角色。 Follower 一条元数据日志需要在多数Follower节点写入成功，才算成功。 Doris采用MPP的模型，节点间和节点内都是

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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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Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。WebUI是通过浏览器访问Hive。MRS仅支持Client方式访问Hive，使用操作请参考从零开始使用

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oker节点上，以保证当某一节点失效时，可以自动故障转移到可用消息节点。 高吞吐量 Kafka通过以下方式提供系统高吞吐量： 数据磁盘持久化：消息不在内存中缓存，直接写入到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写性能。 Zero-copy：减少IO操作步骤。 数据批量发送：提高网络利用率。

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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 HetuEngine计算实例的工作节点，提供数据源数据并行拉取，分布式SQL计算等能力。 HetuEngine应用场景

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