在“异步复制”页面，单击待反向重保护的保护组所在站点复制对的保护组数。 进入对应站点复制对的保护组页面。 在左侧导航选择相应的保护组。 进入保护组详情页面。 在基本信息区域右上角，单击“更多 > 反向重保护”。 进入反向重保护页面。 勾选待反向重保护的保护实例。 单击“提交”开始反向重保护，实例状态变为“反向重保护中”。

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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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终端设备实时发消息给MQTT broker查询终端设备期望状态。 EventBus接收到从MQTT broker发过来的消息。 EventBus根据消息去查询终端设备期望状态。 DeviceTwin反馈当前终端设备期望状态给EventBus。 EventBus发送设终端备期望状态的结果给MQTT

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终端设备实时发消息给MQTT broker查询终端设备期望状态。 EventBus接收到从MQTT broker发过来的消息。 EventBus根据消息去查询终端设备期望状态。 DeviceTwin反馈当前终端设备期望状态给EventBus。 EventBus发送设终端备期望状态的结果给MQTT

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背景与原理（BPM） 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM（Business Process Management）功能实现的，通过在前端页面调用BPM完成工单流转，即客服人员创单，派单员派发工单，维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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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 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： 关键操作指导

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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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依据实际情况输入重定义的告警信息，单击“确定”。 说明： 保存重定义告警信息之后，重定义告警状态由“未设置”更新为“已启用”。 清除重定义规则 说明： 在配置重定义告警之后，可以清除告警重定义规则。 可以通过以下三种方法清除重定义规则： 单击需要清除的指标所在行的。 勾选需要清除重定义目标数据，单击界面上方的“清除”。

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大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个

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MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java

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MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java

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key或order by字段作为去重唯一键。如果未指定主键，只指定了order by建表属性，去重键以order by字段为准。 数据去重的key需要提前在应用中进行sharding计算，保证相同的key会sharding到同一个shard，才能保证后续相同的key字段数据sharding到同一个shard进行数据的精确去重。

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MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java

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只读落后自愈技术原理 GaussDB (for MySQL)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

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JobHistory Server 用于监控正在运行的或者历史的Spark作业在Spark框架各个阶段的细节以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 父主题： Spark

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Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和MRS大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；

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y与Hadoop中的MapReduce Job类似，不同的是，它是一个长驻程序，一旦开始就不会停止，除非人工中止。 Spout Topology中产生源数据的组件，是Tuple的来源，通常可以从外部数据源（如消息队列、数据库、文件系统、TCP连接等）读取数据，然后转换为Topol

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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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