通信原理第六版1 更多内容
  • 背景及原理(服务编排)

    AstroZero中的服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化,拖拉拽的方式去编程。如图1所示,服务编排界面是图形化、模板化的,您甚至不需要任何编程经验,将左侧面板区的组件拖拽到右侧画布、做必要的配置,就可以完成服务编排的开发。 图1 服务编排界面 服务编排界面中,可以编排如下组件: 基本组件:在服务

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  • Spark基本原理

    。 Spark的架构和详细原理介绍,请参见:https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.1.1/。 Spark结构 Spark的结构如图1所示,各模块的说明如表 基本概念说明所示。 图1 Spark结构 表1 基本概念说明 模块 说明

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  • Hue基本原理

    Process”和“WebServer”通过“THRIFT/REST”接口与WebServer上的应用进行交互,如图1所示。 图1 Hue架构示意图 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 描述 Supervisor Process Supervisor负责WebServe

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  • Storm基本原理

    易于调试:CQL提供了详细的异常码说明,降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍,请参见:https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构,是消息传递的基本单元,不可变K

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  • Flink基本原理

    Processing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。 Flink技术栈如图1所示。 图1 Flink技术栈 Flink在当前版本中重点构建如下特性: DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 其他特性继承开源社区,不做增强,具体请参考:https://ci

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  • YARN基本原理

    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 YARN结构 图1中各部分的功能如表1所示。 表1 结构图说明 名称 描述 Client YARN

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  • FederatedHPA工作原理

    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-apiserve

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  • 只读落后自愈技术原理

    flush_to_disk_lsn=130,只读节点visible lsn=100。那么此时我们可以计算出只读延迟为:t2-t1,因为经过t2-t1的时间后只读节点才能读取主节点t1时刻的数据。 只读节点visible lsn的推进 根据延迟的计算方式,产生延迟的关键点在于只读节点visible

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  • 自动建表原理介绍

    上自动建表,会将Oracle的NUMBER(3,0)字段映射到DWS的SMALLINT。 图1 自动建表的字段映射 CDM 在Hive中自动建表时,Hive表与源表的字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive,CDM在Hive上自动建表

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  • 工作负载伸缩原理

    Server可以实现基于CPU和内存的自动弹性伸缩,再配合Prometheus还可以实现自定义监控指标的自动弹性伸缩。 HPA主要流程如图1所示。 图1 HPA流程图 HPA的核心有如下2个部分: 监控数据来源 最早社区只提供基于CPU和Mem的HPA,随着应用越来越多搬迁到K8s上以

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  • 自动建表原理介绍

    上自动建表,会将Oracle的NUMBER(3,0)字段映射到DWS的SMALLINT。 图1 自动建表的字段映射 CDM在Hive中自动建表时,Hive表与源表的字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive,CDM在Hive上自动建表

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  • 工作负载伸缩原理

    Server可以实现基于CPU和内存的自动弹性伸缩,再配合Prometheus还可以实现自定义监控指标的自动弹性伸缩。 HPA主要流程如图1所示。 图1 HPA流程图 HPA的核心有如下2个部分: 监控数据来源 最早社区只提供基于CPU和Mem的HPA,随着应用越来越多搬迁到K8s上以

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  • HBase基本原理

    能基于列过滤查询的能力。 HBase结构 HBase集群由主备Master进程和多个RegionServer进程组成。如图1所示。 图1 HBase结构 表1 模块说明 名称 描述 Master 又叫HMaster,在HA模式下,包含主用Master和备用Master。 主用Ma

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  • Hive基本原理

    等),表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程,提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务,图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构 表1 模块说明 名称 说明 HiveServer 一个集群内可部署多个HiveServ

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  • Kafka基本原理

    是一个有序、不可变的消息序列,并不断追加到提交日志文件。分区的消息每个也被赋值一个称为偏移顺序(Offset)的序列化编号。 图1 Kafka结构 表1 Kafka结构图说明 名称 说明 Broker 在Kafka集群上一个 服务器 称为一个Broker。 Topic/主题 一个To

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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine包含不同模块,整体结构如图1所示。 图1 HetuEngine结构图 表1 各模块说明 模块名称 常见概念名称 描述 云服务层 HetuEngine CLI/JDBC HetuEngine的客户端,使用者通过客户端向服务端提交查询请求,然后将执行结果取回并展示。 HSBroker

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  • 查询服务开通信息

    String 错误码 最小长度:1 最大长度:36 error_msg String 错误描述 最小长度:1 最大长度:512 状态码: 403 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度:1 最大长度:36 error_msg

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  • 自定义Topic通信

    自定义Topic通信 自定义Topic通信概述 $oc开头自定义Topic通信使用说明 非$oc开头自定义Topic通信使用说明 父主题: 消息通信

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  • 设备间消息通信概述

    设备间消息通信概述 概述 M2M(Machine-to-Machine),物联网平台支持基于MQTT协议实现设备间的消息通信。设备的连接和通信请求都交由平台承担,客户只需要关注自己的业务实现。可以实现设备间111到N、N到N的使用。IoT环境具有规模巨大的特点,设备之间通信没有限

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  • 企业交换机工作原理

    企业交换机工作原理 企业交换机的工作原理如图1所示,详细说明请参见表1。 图1 企业交换机工作原理1 企业交换机工作原理说明 序号 原理 网络实例说明 1 建立本端和远端隧道子网之间的三层网络通信 使用企业交换机之前,需要规划云下和云上所需的资源,本示例中的资源规划详情请参见表2。

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  • ALM-3276800037 通信故障告警

    ALM-3276800037 通信故障告警 告警解释 ENTITYTRAP/4/ENTITYCOMMERROR: OID [OID] Communication error has been detected. (Index=[INTEGER], EntityPhysicalIndex=[INTEGER]

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