增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 进阶实践

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背景和原理（对象） AstroZero提供的数据对象（Object）定义功能，对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表，用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据，可理解为数据库中的数据表（逻辑表，系统实际存储

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背景与原理（BPM） 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM（Business Process Management）功能实现的，通过在前端页面调用BPM完成工单流转，即客服人员创单，派单员派发工单，维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下：

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备份原理及方案 DDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos（路由）、Config（配置）和Shard（分片）组件构成。其中，Confi

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Requests少于用户定义的缩容百分比时，Autoscaler会模拟将该节点上的Pod是否能迁移到其他节点，如果可以的话，当满足不被需要的时间窗以后，该节点就会被移除。 当集群节点处于一段时间空闲状态时（默认10min），会触发集群缩容操作（即节点会被自动删除）。当节点存在以下几种状态的Pod时，不可缩容：

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如果大量 CDM 作业同时执行，当超过当前CDM集群的并发执行作业数时，会导致作业排队，耗时提升。 建议您将迁移作业的运行时间错开，平摊在业务周期内，避免资源紧张导致迁移时间过长。 数据模型 数据迁移时，对于不同的数据结构，迁移速度也会受到一定影响。例如： 对于表迁移，宽表的迁移速度较慢

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您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。如果需要，您可以将数据恢复到备份保留期中的任意时间点。 开启自动备份策略后，会自动触发一次全量备份，备份方式为物理备份。之后会按照策略中的备份时间段和备份周期进行全量备份。 手动备份 手动备份是由用户启动的数据库实例的全量备份，备份方式

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如果大量CDM作业同时执行，当超过当前CDM集群的并发执行作业数时，会导致作业排队，耗时提升。 建议您将迁移作业的运行时间错开，平摊在业务周期内，避免资源紧张导致迁移时间过长。 数据模型 数据迁移时，对于不同的数据结构，迁移速度也会受到一定影响。例如： 对于表迁移，宽表的迁移速度较慢

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基本原理 通常UDP Flood的防御方式有两种，一种是动态指纹学习，一种是UDP限流，前者可能会将正常的业务载荷学习成攻击指纹，容易造成误杀，后者会将正常流量和攻击流量一起进行阻断，影响您的正常业务使用。 图1 设备防护原理图 如图2所示，华为云解决方案通过在UDP报文中增加水

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您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。如果需要，您可以将数据恢复到备份保留期中的任意时间点。 开启自动备份策略后，会自动触发一次全量备份，备份方式为物理备份。之后会按照策略中的备份时间段和备份周期进行全量备份。自动备份策略开启后，实例每五分钟会自动进行一次增量备份，以保证数据库可靠性。

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您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。如果需要，您可以将数据恢复到备份保留期中的任意时间点。 开启自动备份策略后，会自动触发一次全量备份，备份方式为物理备份。之后会按照策略中的备份时间段和备份周期进行全量备份。 手动备份 手动备份是由用户启动的数据库实例的全量备份，备份方式

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动态端口蜜罐防护原理图 如何使用动态端口蜜罐？ 动态端口蜜罐使用流程如图 动态端口蜜罐使用流程所示 图2 动态端口蜜罐使用流程 表1 动态端口蜜罐使用流程说明 操作项 说明 创建动态端口蜜罐防护策略 设置需要开启动态端口蜜罐功能的 服务器 端口，添加源IP白名单以及绑定防护服务器等。 查看处理蜜罐防护事件

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等待关闭连接。 时间取值范围[1-300]。 响应超时时间（秒） 负载均衡向后端服务器发起请求，如果超时时间内接收请求的后端服务器无响应，负载均衡会向其他后端服务器重试请求。如果重试期间后端服务器一直没有响应，则负载均衡会给客户端返回HTTP 504错误码。 时间取值范围[1-300]。

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二进制串都可以作为RowKey。所有记录按照RowKey排序后存储。 Timestamp 每次数据操作对应的时间戳，数据按时间戳区分版本，每个Cell的多个版本的数据按时间倒序存储。 Cell HBase最小的存储单元，由Key和Value组成。Key由row、column family、column

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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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节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存服务器 为了解决日益增长的数据量给driver带来的压力与出现的各种问题，现引入单独的索引缓存服务器，将索引从Carbon查询的Spark应用侧剥离。所有的索引内容全部由索引缓存服务器管理，Spark应用通过RPC方式获取需要的索引

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CDL基本原理 CDL简介 CDL（全称Change Data Loader）是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件，并推送到kafka，再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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StarRocks基本原理 StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析 数据湖 上各种格式的数据。

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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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