迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

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节点伸缩原理 HPA是针对Pod级别的，可以根据负载指标动态调整副本数量，但是如果集群的资源不足，新的副本无法运行的情况下，就只能对集群进行扩容。 CCE集群弹性引擎是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件，根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容，同

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终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中，设备孪生（DeviceTwin）起到了一个非常重要的作用，设备孪生保持设备的动态数据，包括特定背景下的设备专有实时数据，例如灯的开、关状态。 设备孪生具有与物理设备相同的特性，便于终端设备与应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备

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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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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： 关键操作指导

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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： 数据迁移进阶实践

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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 父主题： 关键操作指导

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配置设备通信参数 介绍如何在Web界面配置UPS2000H、UPS5000H、ECC的通信参数。 在UPS2000H上配置NetEco通信参数 在UPS5000H上配置NetEco通信参数 在ECC上配置NetEco通信参数

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获取服务开通信息 功能介绍 该接口用于获取服务开通信息。 接口约束 目前"华北-北京一"和"华东-上海二"区域不支持新用户开通。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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查询资源开通信息 功能介绍 查询资源开通信息，根据项目ID查询订单详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/period/product/specification 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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Topic通信场景迁移实践 本文以自建MQTT Broker的空调控制设备迁移到华为云IoT为例，介绍如何进行Topic通信场景的设备迁移。 业务场景说明 自建MQTT Broker基于MQTT协议的上行数据和下行指令的业务定义如下： 表1 业务场景 业务场景 通信Topic 报文Payload

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消息可以包含多个路口或区域的地图数据。 进入 路网数字化服务 控制台 左侧导航栏选择“交通信息管理 > 地图消息(MAP)”。 您可以在信息列表查看地图数据和创建时间信息。 路侧信息 路侧即时交通信息（rsi），是由路侧单元向周围车载单元发布的交通事件消息及交通标志标牌信息。其中，交通标志标牌信息参考

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只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信 虽然主节点与只读节点共享底层存储数据，但是主节点和只读节点之间仍需要进行信息通信。 主节点发送到只读节点内容：redo的描述信息，比如redo日志的最新lsn和内部读取日志的接口信息。 只读节点发送到主节点内容： 只读节点当前的视图，

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Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark

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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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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，

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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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与RM调度器协商以获取资源。 将得到的资源进一步分配给内部的任务（资源的二次分配）。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 开源容量调度器Capacity Scheduler原理 Capacity Scheduler是一种多用户调度器，它以队列

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背景及原理（服务编排） AstroZero的服务编排，支持对逻辑判断组件、数据处理组件，以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排，实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发，程序员需要学习内容较多，开发效率相对低一些，开发门槛也高。A

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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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