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 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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基于指标（CPU利用率、内存利用率）或周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点），对无状态工作负载的副本数进行弹性扩缩容。 主要功能 在Kubernetes社区HPA功能的基础上，增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 CronHPA提供HPA对象的兼容能力，您可以同时使用CronHPA与HPA。 Cron

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HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://hbase

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Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍，请参见：https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后，会持久化到磁盘，同时，To

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HetuEngine跨源功能示意 HetuEngine跨域功能简介 HetuEngine提供统一标准SQL对分布于多个地域（或数据中心）的多种数据源实现高效访问，屏蔽数据在结构、存储及地域上的差异，实现数据与应用的解耦。 图3 HetuEngine跨域功能示意 父主题： HetuEngine

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响应。 CarbonData将数据源集成到Spark生态系统，用户可使用Spark SQL执行数据查询和分析。也可以使用Spark提供的第三方工具JD BCS erver连接到Spark SQL。 CarbonData结构 CarbonData作为Spark内部数据源运行，不需要额外

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CDL基本原理 CDL简介 CDL（全称Change Data Loader）是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件，并推送到kafka，再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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StarRocks基本原理 StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析 数据湖 上各种格式的数据。

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内网采集权限与原理 主机深度采集 权限要求： Windows系统：需要提供具有Administrator权限的账号。 Linux系统：需要提供root账号。 采集原理： Windows系统：通过WinRM服务从Edge访问Windows主机，执行PowerShell脚本采集系统信息。

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在DBService上，并由DBService提供这些元数据的备份与恢复功能。 DBService结构 DBService组件在集群中采用主备模式部署两个DBServer实例，每个DBServer实例包含三个模块：HA、Database和FloatIP。 其逻辑结构如图1所示。 图1

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种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。 关系模型与SQL查询 ClickHouse完全使用SQL作为查询语言，提供了标准协议的SQL查询接口，使得现有的第三方分析可视化系统可以轻松与它集成对接。 同时ClickHou

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IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

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Ranger的管理角色，拥有策略管理、用户管理、审计管理等功能，提供WebUI和RestFul接口。 UserSync 负责周期从外部同步用户和用户组信息并写入RangerAdmin中。 TagSync 负责周期从外部Atlas服务同步标签信息并写入RangerAdmin中。 Ranger原理 组件Ranger插件

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ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种角色：Le

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5.7 Redis: 6.2 Mongo: 4.4 Kafka: 2.5.12 Zookeeper: 3.6 Nginx: 1.24 Fastdfs: 6.06 Activemq: 5.17.6 Kkfileview: 4.1.0 Minio: 最新版 server：3.3.1 Jdk：

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最小Pod数 ≤ 现有Pod数 ≤ 最大Pod数 4 5 4/10 FederatedHPA的最小Pod数无修改。 工作负载现有Pod数无修改。 场景三 最小Pod数 < 目标Pod数 < 现有Pod数 ≤ 最大Pod数 5 6 4/10 修改FederatedHPA的最小Pod数为5。 工作负载现有Pod数无修改。

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下图所示： 图1 Flume-NG架构 Flume-NG由一个个Agent来组成，而每个Agent由Source、Channel、Sink三个模块组成，其中Source负责接收数据，Channel负责数据的传输，Sink则负责数据向下一端的发送。 表1 模块说明 名称 说明 Source

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Manager基本原理 Manager功能 Manager是 MRS 的运维管理系统，为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。

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华为云统一身份认证（Identity and Access Management）功能总览，为用户介绍统一身份认证支持的功能。

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