被更新而另外一些给定key没有改变的情况，其原因是需要设置的多个key可能分配到不同的机器上。因此集群引入了hashtag来对多key同时操作，在设置了hashtag的情况下，集群会根据hashtag决定key分配到的slot， 当两个key拥有相同的hashtag时, 它们会被分配到同一个slot。

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鉴权原理 iRTC系统使用HmacSHA256加密生成签名作为接入鉴权方式，需要在SDK加入房间时设置“signature”和“timeStamp”。“signature”为标识签名，由租户使用ISDPRTC提供的 “accessKey”、“appId”以及当前的“channel

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标准页面：对于一般的业务应用系统，其功能主要是针对业务数据的增、删、改、查，前端界面的样式相对简单的页面场景，此时，推荐您使用平台提供的“标准页面”。您可以通过拖、拉、拽页面组件，再加上少量事件代码，即可拼装出所需页面，具体介绍请参见标准页面。 高级页面：对于一些样式比较复杂的页面，例如网站、

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背景和原理 本节主要通过创建一个标准页面，调用一个具有编辑设备功能的脚本，实现编辑设备信息功能。在进行开发前，您需要先了解脚本、公共接口以及标准页面的相关知识。 学习地图 如图1所示，通过本章的学习和实践，您将了解“标准页面”的能力，并掌握脚本的开发方法。 图1 学习地图 脚本 公共接口

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以给自己名下的IAM用户授予操作A的权限，不能授予操作B的权限，即便授予了操作B的权限，也无法生效。 交集有效 权限边界的叠加遵从交集有效准则，父OU的SCP与子OU（或账号）的SCP共同允许的权限，作为子OU的最终权限边界。 如下图所示，左侧的椭圆表示附加到父OU的SCP，它允

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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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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若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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迁移工作原理 概述 迁移流程 数据识别与准备 数据迁移 数据安全与完整性保障

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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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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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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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孪生，设备孪生根据应用设置的Expected State（期望的状态）进行状态更新，此外终端设备实时反馈自身的Actual State（真实的状态），设备孪生同时记录设备的Actual

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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孪生，设备孪生根据应用设置的Expected State（期望的状态）进行状态更新，此外终端设备实时反馈自身的Actual State（真实的状态），设备孪生同时记录设备的Actual

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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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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 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导

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份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在 对象存储服务 上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，主备实例的每个节点的

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