云上容灾涉及到的主要云服务与软件如表1所示。

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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创建实例失败产生的事件，一般是磁盘个数，配额大小都很小，底层资源耗尽导致。 检查磁盘个数、配额大小，释放资源后重新创建。 实例全量备份失败 单次全量备份失败产生的事件，不影响以前成功备份的文件，但会对“时间点恢复”的功能有一些影响，导致“时间点恢复”时增量备份的回复时间延长。 重新发起一次手工备份。

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如何基于页面级的全局变量实现组件交互~如何通过全局变量，实现组件数据的动态变化。本示例不做配置。 在组件预览中，选择要展示的表字段，即从左边栏中拖入到右边栏中，单击“保存”。 图7 拖拽字段到对应坐标轴 表格字段：展示创建关系型数据库数据集中，接入的关系型数据库中的数据。 配置：

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下面的表格是基于MySQL手册列出的，描述了各种格式化描述符： 格式化描述符 描述 %a 对应的星期几（Sun .. Sat） %b 对应的月份（Jan .. Dec） %c 对应的月份（1 .. 12） %D 对应该月的第几天（0th, 1st, 2nd, 3rd, ...） %d 对应该月的第几天，数字（01

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CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的列输出值为1；当所添加的行不是由CUBE或ROLLUP产生时，附加列值为0。 例如，Hive中有一张表“table_test”，表结构如下所示：

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CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的列输出值为1；当所添加的行不是由CUBE或ROLLUP产生时，附加列值为0。 例如，Hive中有一张表“table_test”，表结构如下所示：

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源社区数据库之一，对MySQL有较好的兼容性；RDS for MariaDB适用于各种规模的应用程序。 关系型数据库的选择建议： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应用

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申报表审批待办用于在首页中以通知的形式，提醒用户未处理的审批任务。用户可以通过我的审批待办打开待办列表，在待处理下进入到单据审批界面进行审批，在等待下一步处理中查看用户已审批流程尚未结束的单据。 主要功能包括：批量同意、批量驳回、刷新、批量转交、撤回转交。 批量同意：批量审批同意勾选的多条单据。 批量驳回：批量审批驳回勾选的多条单据。

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Metastore元数据JDBC链接的URL。 外置MySQL，则值为： jdbc:mysql://MySQL的IP:MySQL的端口/test?characterEncoding=utf-8 外置Postgres，则值为： jdbc:postgresql://Postgres的IP:Postgres的端口号/test

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PO机会点主要验证哪些环节？ ①重复处理原则： HO以Cloud CRM创建机会点的时间点为准，PO以机会点审核通过的时间点为准，时间更早的为准。应避免PO与HO重复，或者PO与PO重复。 ②有效性处理原则：经过客户负责人与客户交流确认后，如果存在下述任何一个问题，则驳回机会点：

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varchar 描述：通过将源字符串中找到的字符替换为目标字符串中的相应字符来返回翻译后的源字符串。如果from字符串包含重复项，则仅使用第一个。如果源字符在from字符串中不存在，则将复制源字符而不进行翻译。如果在from字符串中匹配字符的索引超出了to字符串的长度，则将从结果字符串中省略源字符。

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HBase的基础上进行扩展和优化，具有高性能、高可靠性、强大的扩展性和灵活的伸缩性等特点，适用于金融、电信、物流、游戏等场景。 同关系型数据库一样，非关系型数据的选择同样主要基于兼容性与场景评估两个原则： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务

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CCE集群节点中安装kubelet的端口主要有哪些？ CCE集群节点中安装kubelet的端口主要有如下几个： 10250 –port：kubelet服务与API Server通信的端口。 10248 –healthz-port：健康检查服务的端口。 10255 –read-on

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架构名称：MS SQL Server数据库的架构名称。当“数据库类型”配置为“MS SQL Server”时，该参数才会显示。 用户名：登录数据库的用户名。 密码：登录数据库用户对应的密码。 数据库名称：数据库实例的名称。 描述：新建数据源的描述信息。 单击“连接测试”，显示“连接成功”，表示数据源可以调通。

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配置Hive读取关系型数据库 操作场景 Hive支持创建与其他关系型数据库关联的外表。该外表可以从关联到的关系型数据库中读取数据，并与Hive的其他表进行Join操作。 目前支持使用Hive读取DB2和Oracle两种关系型数据库的数据。 前提条件 已安装Hive客户端。 操作步骤

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结构相对应的索引，简化了数据迁移和索引管理的复杂性。 灵活的查询语言：Elasticsearch提供了灵活的查询语言，支持复杂查询的构建，如范围查询、模糊查询、聚合查询等，这在关系型数据库中可能需要更复杂的SQL语句来实现。 统计分析能力：Elasticsearch的聚合功能可以

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数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数

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多个输入字段。 表输入：将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 HBase输入：将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 HTML输入：将HTML文件中的元素转换成输入字段。 Hive输入：将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 转换 长整型时间转换：实现长整型数值与日期类型的互换。

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多个输入字段。 表输入：将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 HBase输入：将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 HTML输入：将HTML文件中的元素转换成输入字段。 Hive输入：将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 转换 长整型时间转换：实现长整型数值与日期类型的互换。

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使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 md5）。 hmac_sha1(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 sha1）。 hmac_sha256(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用

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