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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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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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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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基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍，请参见：https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后，会持久化到磁盘，同时，To

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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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工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式，策略对比如下： 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 VPA策略 AHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能，即Horizontal Pod Autoscaling。

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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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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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配置核心交换机业务 配置核心交换机下行接口 登录华为乾坤控制台。 选择控制台首页地图上“Site1”站点，在站点首页单击右上角“站点配置”。 在站点配置页面左侧导航中选择“设备配置 > 交换机 > 设备列表”。 单击“core”堆叠组名称或按钮进入设备配置页面，选择“接口”页签。

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支持日常监控、重大操作等应用场景的数据生成，可对话务背景（根据城市规模、地域、时间、业务特征区分）、业务场景、指标类型等进行灵活的选择配置，自动生成标注数据。日常监控场景：支持4G数据业务、4G数据业务+VoLTE 业务两种业务场景，覆盖40+种故障模式。重大操作场景：支持ATS/ CS C升级、USN升级、UGW升级三种业务场景，覆盖10+

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DevOps的3大核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热，加之DevOps的涵盖面非常广，因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联，使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实，DevOps的知识体系如果从顶层上来分解，可大分为2部分：方法论和工具链。 方法

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单击“添加”，选择用于创建堆叠的成员设备，单击“确定”。 单击“确定”，完成交换机堆叠创建。 配置核心交换机与出口网关互联 核心交换机注册前需要配置与出口网关的对接，可正常连接Internet。 执行如下命令行，将核心交换机的相应接口加入Eth-Trunk中。 <CORE> system [CORE]

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号、优先级等信息，会导致堆叠系统重启。 单击“确定”，完成交换机堆叠创建。 配置核心交换机与出口网关互联 核心交换机注册前需要配置与出口网关的对接，可正常连接Internet。 执行如下命令行，将核心交换机的相应接口加入Eth-Trunk中。 <CORE> system [CORE]

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在数据生成服务->核心网->NFV日志数据的任务列表，点击任务右侧按钮，查看任务详情，如下图所示：进入数据生成任务详情界面后，可以查看任务名称、创建人、创建时间、网元分层、网元类型、使用场景等信息。同时以柱状图的方式展示数据样例，可以查看数据信息和标注信息。使用场景为训练数据如下图所示：使用场景为验证数据如下图所示：使用场景为训练数据如下

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开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序

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什么是成本分组，工作原理是什么？ 成本分组是一种基于规则引擎自动归集客户成本的工具。客户可以根据关联账号、产品类型、账单类型、成本标签、企业项目甚至是其他成本分组自定义条件规则，将名下的成本按照实际需求归集到有意义的分类。企业通常对业务有多种查看视角，比如部门、项目、应用等，客户可以创建多个成本分组来匹配这些视角。

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Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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内网采集权限与原理 主机深度采集 权限要求： Windows系统：需要提供具有Administrator权限的账号。 Linux系统：需要提供root账号。 采集原理： Windows系统：通过WinRM服务从Edge访问Windows主机，执行PowerShell脚本采集系统信息。

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