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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工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式，策略对比如下： 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 VPA策略 AHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能，即Horizontal Pod Autoscaling。

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将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTTP请求中，或者作为查询字符串参数添加到HTTP请求中。 API网关收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方

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P请求中，或者作为查询字符串参数添加到HTTP请求中。 APIC收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行

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用户的选择策略进行加工过滤，将增量数据同步到目标数据库。 备份迁移基本原理 图3 备份迁移原理 备份迁移实现SQLServer数据库的离线迁移功能。用户需要提前将源数据库的全量备份包和增量备份包上传到OBS桶中，DRS服务会从OBS桶中下载备份包并上传到目标数据库本地磁盘，在对文

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异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能，通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力，实现了业务恢复和故障恢复解耦，保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决方案，即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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Store节点备份到 对象存储服务 (OBS)中。 备份过程会占用少量CPU内存资源。因此在备份期间，实例主节点的CPU使用率和内存使用率，会有一点升高，属于正常现象，存储层的备份用户侧不感知。最终的备份文件将以多个数据文件形式存储在对象存储服务(OBS)中，不会占用实例的磁盘空间。 父主题：

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MRS 使用HDFS的副本机制来保证数据的可靠性，HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件，即共2个副本。HDFS副本数可通过“dfs.replication”参数查询。 当MRS集群中Core节点规格选择为非本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core节点，则HDFS默认副本数为1。若集群中Core节点数大于等于2，则HDFS默认副本数为2。

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MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制，VM上

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要用索引过滤大量数据的查询中。 在开启了写时合并选项的Unique表中，数据在导入阶段就会去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在

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定位于培养具备数通领域路由交换高阶知识和高级技能水平的工程师。系统介绍IGP高级特性、BGP高级特性、IPv6路由、VLAN高级技术、以太网交换安全、MPLS原理、网络运维和故障定位、网络割接等知识和技能。使您可以胜任中到大型企业网络工程师岗位，掌握中到大型网络的特点和通用技术，具备

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将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTTP请求中，或者作为查询字符串参数添加到HTTP请求中。 API网关收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方

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lsn的工作流程如下： 只读节点通过与主节点通信，获取最新redo的lsn和其描述信息。 从log store中读取redo日志到内存中。 redo 日志解析处理，失效内存中相关元数据信息、更新内存中的视图信息等。 推进visible lsn。 在大多数情况下，主节点和只读节点时延很小，但是在一

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连续不断地从Kafka中接收数据并写入到WAL中相比，Direct API简单地给出每个batch区间需要读取的偏移量位置。然后，每个batch的Job被运行，而对应偏移量的数据在Kafka中已准备好。这些偏移量信息也被可靠地存储在checkpoint文件中，应用失败重启时可以直接读取偏移量信息。

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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WebServer

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Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker

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r上一个独立的线程中执行，如图5所示。 图5 Operator chain 图5中上半部分表示的是将Source和Map两个紧密度高的算子优化后串成一个Operator Chain，实际上一个Operator Chain就是一个大的Operator的概念。图中的Operator

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Container是YARN中的资源抽象，封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等（目前仅封装内存和CPU），当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。

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事件等。 逻辑组件：在服务编排中实现变量赋值Assignment、循环Loop、跳出循环Break、决策Decision和等待Wait。 商业对象：将封装好的BO能力作为服务编排中的一个节点。 连接器：将短信发送、支付等第3方连接器作为当前服务编排中的一个节点。 除了图形化编排，

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FederatedHPA工作原理 通过配置FederatedHPA策略，您可以基于工作负载的系统指标（CPU利用率、内存利用率）或自定义指标，对部署在多个集群中的无状态工作负载进行自动扩缩容。 您可以配合使用FederatedHPA策略与调度策略来实现各种功能，例如在Federa

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自动建表原理介绍 CDM 将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在 数据仓库 服务（Data Warehouse Service，简称DWS）中自动建表时，DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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