技术原理 应用安全的原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题： 应用安全介绍

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中定义的保持一致。 检查范围 当前模型工程中的所有符合定义规则的技术元素（定义规则：工程设置>构造型下，绑定到4+1视图 : 技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素）。 在技术模型图上创建出来的技术元素； 引用到技术模型中的技术元素（包含关联空间中的引用的技术元素）。

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堆体测量服务的主要功能有哪些？ 云端建模：自动化空间点云数据计算，包括三维重建、体积空间数据。 三维可视化：提供仓储环境三维可视化效果呈现，可自由操作查看不同堆体数据。 数据共享：仓储空间数据、物料体积数据等相关数据可实时同步至客户业务系统，或者同步至第三方业务平台。 多仓管理：

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猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景

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技术原理 父主题： CA代理服务介绍

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技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时，需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式： 手动申请：分为通过基本信息申请证书、通过上传 CS R文件申请证书两种方式。 自动申请：通过配置CMP协

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技术栈 查询运行时栈 查询内置镜像 创建技术栈 根据技术栈ID查询技术栈 根据技术栈ID修改技术栈 根据技术栈ID删除技术栈 发布和取消发布技术栈 父主题： 应用管理API（v3版本）

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Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn

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域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。 开源社区的Hive特性，请参见https://cwiki

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而无需数小时或数天时间。 复杂的数据通道处理：您可以创建DIS应用程序和数据通道的Directed Acyclic Graphs（DAG）。在这一情景中，一个或多个DIS应用程序可将数据添加到一个DIS数据通道进行进一步处理，以便于进行通道处理器的后续阶段。 父主题： 一般性问题

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过界面图形化的方式查看ZooKeeper。 有关Hue的详细信息，请参见：http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python（开放源代码的Web应用框架）的Web框架上的Web应用程序，采用了MTV（模型M-模板T-视图V）的软件设计模式。

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立应用软件的开发工具的集合。 Database pg数据库。 WebApp（Oozie） WebApp（Oozie）即Oozie server，可以用内置的Tomcat容器，也可以用外部的，记录的信息比如日志等放在pg数据库中。 Tomcat Tomcat 服务器 是免费的开放源代码的Web应用服务器。

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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智能边缘平台的主要使用场景 智能边缘平台主要应用于时延敏感型业务、带宽敏感型业务、安全性和合规性要求高的业务等场景，包括但不局限于以下典型应用场景： 工业视觉场景 工业制造预测性维护场景 父主题： 基本概念

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数据治理 组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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是 String 调用接口的认证方式分为Token和AK/SK两种，如果您使用的Token方式，此参数为必填，请填写Token的值。Token获取方式，请参考认证鉴权。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 技术栈名称。 deploy_mode

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HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapR

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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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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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和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。 商用 Alluxio简介 3 MRS 支持Tez组件 Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。如果 Hive和Pig这样的项目使用Tez

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Properties，其中Host为运行的NodeManager节点IP，Port端口号为8000，然后单击“Debug”。 若使用IDE直接提交MapReduce任务，则IDE即成为客户端的角色，参考1修改二次开发工程中的“mapred-site.xml”即可。 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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