中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    双向数据绑定原理 更多内容
  • Flink基本原理

    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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  • YARN基本原理

    YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈,开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能(资源管理和作业调度/监控)分离,主要方法是创建

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  • 自动建表原理介绍

    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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  • 只读落后自愈技术原理

    只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库,只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性,主节点与只读节点通信后,只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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  • FederatedHPA工作原理

    载的指标数据。 karmada-metrics-adapter将计算的指标数据返回至HPA Controller。 HPA Controller基于返回的指标数据计算所需的Pod扩缩数量,并保持负载伸缩的稳定性。 图1 FederatedHPA工作原理 如何计算指标数据? 指标数

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  • 背景及原理(服务编排)

    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

    APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装,确保客户端签名、APIC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HTT

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  • 产品架构和功能原理

    检查和校验后,执行导入命令将数据恢复到目标数据库。 实时同步基本原理 图4 实时同步原理 实时同步功能实现源数据库和目标数据库的数据长期同步,主要用于OLTP到OLAP、OLTP到大数据组件的数据实时同步。全量和增量的数据同步和实时迁移的技术原理基本一致,但是基于不同的业务使用场景,两个功能还是有些差异。

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  • GaussDB(for MySQL)备份原理

    GaussDB (for MySQL)备份原理数据库 GaussDB(for MySQL)基于华为最新一代DFV存储,采用计算与存储分离架构,计算层用于给外部提供服务,管理日志信息,存储层存储数据信息。存储层分为Common Log节点和Slice Store节点,Common

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  • HDFS基本原理

    NameNode中的数据保持同步,处理来自客户端的读请求。 DataNode 用于存储每个文件的“数据块”数据,并且会周期性地向NameNode报告该DataNode的数据存放情况。 JournalNode HA集群下,用于同步主备NameNode之间的元数据信息。 ZKFC Z

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  • MemArtsCC基本原理

    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上的

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  • Doris基本原理

    需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

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  • APP认证工作原理

    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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  • 工作负载伸缩原理

    工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是用来控制Pod水平伸缩的控制器,HPA周期性检查Pod的度量数据,计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量,进而调整目标资源(如Deployment)的replicas字段。

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  • HBase基本原理

    y及结束RowKey等信息。 元数据表和用户表的映射关系如图 元数据表和用户表的映射关系所示。 图4 元数据表和用户表的映射关系 数据操作流程 HBase数据操作流程如图 数据操作流程所示。 图5 数据操作流程 对HBase进行增、删、改、查数据操作时,HBase Client首

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  • Hive基本原理

    参考Hive应用开发。 元数据存储:Hive将元数据存储在数据库中,如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),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

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  • Kafka基本原理

    Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志

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  • HetuEngine基本原理

    op集群( MRS )的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境,导致跨源查询开发成本高,跨源复杂查询耗时长。

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  • 自动建表原理介绍

    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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  • 工作负载伸缩原理

    丰富的Metrics(度量数据),目前已经基本是Kubernetes的标准监控方案。 Metrics Server是Kubernetes集群范围资源使用数据的聚合器。Metrics Server从kubelet公开的Summary API中采集度量数据,能够收集包括了Pod、No

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  • 方案描述

    API所属分组在绑定独立 域名 后,还需为独立域名添加SSL证书。SSL证书是进行数据传输加密和身份证明的证书,当SSL证书带有CA证书时,默认开启客户端认证即双向认证;反之,开启单向认证。 单向认证:客户端与服务端连接时,客户端需要校验服务端SSl证书合法性。 双向认证:客户端与服

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