IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

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点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。 图4 Agent数据传输流程

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Manager基本原理 Manager功能 Manager是 MRS 的运维管理系统，为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。

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CronFederatedHPA工作原理 CronFederatedHPA的工作原理如图1。创建CronFederatedHPA策略时，可以设定一个具体的时间，基于设定的时间调整HPA策略的最大和最小Pod数，也可以直接定时调整工作负载中的Pod数量。 图1 CronFederatedHPA工作原理 单独使用CronFederatedHPA

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。

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Tomcat 服务器 是免费的开放源代码的Web应用服务器。 Hadoop组件 底层执行Oozie编排流程的各个组件，包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器，用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java Web程序，运行在Tomcat容器中。 O

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火墙。 图1 企业路由器使用方法 当您了解了企业路由器的使用方法后，接下来将为您详细介绍企业路由器的工作原理。工作原理如图2所示，详细说明请参见表2。 图2 企业路由器工作原理图 表1 网络流量路径说明 序号 路径 说明 1 请求路径：VPC1→DC全域接入网关 从VPC1去往D

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例如员工中有负责软件开发的人员，需要具有MRS服务的使用权限，但是不能拥有删除MRS集群等高危操作的权限，那么可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用MRS，但是不允许删除MRS集群的权限策略，控制MRS集群资源的使用范围。 创建用户并授权使用MRS IAM用户同步 MRS支持将绑定MRS相关策略的

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DDS节点脱节原理和说明 副本集架构由主节点、备节点和隐藏节点组成，DDS自动搭建三节点的副本集供用户使用，节点之间数据自动同步，保证数据的高可靠性。对于需要保证高可用的中小型业务系统，推荐使用副本集。 主节点：即Primary节点，用于读写请求。 备节点：即Secondary节点，用于读请求。

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MySQL主备复制原理简介 RDS for MySQL的默认备库、只读实例、自建从库、DRS链路灾备实例均采用MySQL的Binlog复制技术，也称为MySQL主备复制或主从复制技术。本章节介绍MySQL的主从复制原理。 主备复制流程 主节点（Master）中有数据更新时，会按照

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hashtag的原理、规则及用法示例 hashtag原理 单实例上的mset、lua脚本等处理多key时，是一个原子性(atomic)操作，所有给定key都会在同一时间内被执行。集群每次通过对key进行hash计算到不同的分片，所以集群上同时执行多个key，不再是原子性操作，会存在某些给定

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replay攻击、保护数据完整性等场合，是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。 结构 Kerberos的原理架构如图1所示，各模块的说明如表1所示。 图1 原理架构 表1 模块说明 模块 说明 Application Client 应用客户端，通常是需要提交任务（或者作业）的应用程序。

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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