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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，下载“快速入门”中的Go语言示例链代码。 安装链代码 在实例管理页面中的Hyperledger Fabric增强版页签，单击新创建的Hyperledger Fabric增强版实例的“ 区块链 管理”，登录链代码管理页面。 在登录页面输入用户名、密码、验证码，单击“登录”。 用户名为

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同业务目的在同一Topic下设置不同的标签。标签能够有效保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同Topic的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。 Topic是消息的一级分类，Tag是消息的二级分类，关系如下图。 应用场景 在实际业

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生成代码和资源描述文件 修改api/v1/memcached_types.go或controller中的markers之后，需要重新生成代码和资源描述文件。 # 生成 api/v1/zz_generated.deepcopy.go make generate # 生成 config/crd/bases

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开发BPM即是对前端页面及后端逻辑（脚本、服务编排等）进行编排的过程。AstroZero提供的BPM作为商业流的配置工具，可以通过模板化、图形化实现对商业流业务流程的编排和执行。 了解BPM设计界面 图1 BPM设计界面 整体编辑器页面由上方按钮区域、左侧面板图元区域、中间画布工作区域、右侧属性配置区域四部分组成。

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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： 进阶实践

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储集群实例的配置信息，Shard节点主要用于存储集群实例的数据信息。所以集群实例在备份时，需要分别备份Config节点和Shard节点上的数据，且Config节点和Shard节点是分开进行备份的。如图1所示，集群实例的备份是由Config节点和Shard节点分别在各自的Hidde

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计算出代价最小的一个计划，作为最终的顺序优化结果。 代价的具体计算方法： 当前版本，代价的衡量基于Join出来的数据条数：Join出来的条数越少，代价越小。Join条数的多少，取决于参与Join的表的选择率。表的数据条数，取自表级别的统计信息。 过滤条件过滤后的条数，由列级别的统计信息，max，min，以及NDV（Number

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。 表中每行数据大小为1MB以下的可以设置多并发抽取，超过1MB的建议单线程抽取数据。 集群最大抽取并发数规格 该参数设置为适当的值可以有效提升迁移速度，过小则会限制迁移速度，过大则会导致源端负载过高、影响系统稳定性。 不同规格的 CDM 集群支持的的最大抽取并发数规格不同，并发数上限建议设置为vCPU核数*2。

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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规格保持一致。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。

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池需要扩容的节点数量。 Simulator： 负责缩容场景下，找到满足缩容条件的节点。 Expander： 负责在扩容场景下，根据用户设置的不同的策略来，从Estimator选出的节点池中，选出一个最佳的选择。当前Expander有多种策略，如表1。 表1 CCE支持的Expander策略

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EventBus：与MQTT 服务器 交互的客户端，为其他组件提供订阅和发布消息的功能。 MQTT broker：MQTT服务器。 图1 终端设备管理 终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中，设备孪生（DeviceTwin）起到了一个非常重要的作用，设备孪生保持设备的动态数据，包括特定背景下的设备专有实时数据，例如灯的开、关状态。

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EventBus：与MQTT服务器交互的客户端，为其他组件提供订阅和发布消息的功能。 MQTT broker：MQTT服务器。 图1 终端设备管理 终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中，设备孪生（DeviceTwin）起到了一个非常重要的作用，设备孪生保持设备的动态数据，包括特定背景下的设备专有实时数据，例如灯的开、关状态。

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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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。 表中每行数据大小为1MB以下的可以设置多并发抽取，超过1MB的建议单线程抽取数据。 集群最大抽取并发数规格 该参数设置为适当的值可以有效提升迁移速度，过小则会限制迁移速度，过大则会导致源端负载过高、影响系统稳定性。 不同规格的CDM集群支持的的最大抽取并发数规格不同，并发数上限建议设置为vCPU核数*2。

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用以标识正常的业务报文，线下AntiDDoS设备在接收到UDP报文后，通过检查UDP水印的正确性，可以高效准确放行正常的业务报文，阻断攻击报文。 图2 水印解决方案 客户端和AntiDDoS设备需要使用相同的信息结构和计算规则，其中计算规则是指计算水印值的哈希因子和哈希算法，在本

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RDS会在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份，自动备份为全量备份。系统根据您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。如果需要，您可以将数据恢复到备份保留期中的任意时间点。 开启自动备份策略后，会自动触发一次全量备份，备份方式为物理备份。之后会按照策略中的备份时间段和备份周期进

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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规格

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