低选择杀不同优先级的进程。 策略 触发条件 清理进程 High档 总内存剩余25% 空进程 缓存进程 Middle档 总内存剩余20% 已使用过且不可感知类进程 （不可见、无悬浮窗、无音频焦点等） Low档 总内存剩余15% 上一个使用过的Activity进程 上一个使用过的Provider进程

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Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务自动获取Hive库表信息，并进行表数据查询，从而避免了传统外部数据目录多需要手动映射以及数据迁移的复杂工程。 背景 许多客户的Hive表数据在OBS或HDFS上，需要Doris对接Hive外表，且Hive集群分为

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Linux 操作场景 本章节主要介绍如何将老架构的Agent升级到新架构Agent。 约束限制 不支持局点：华南-广州-友好用户环境、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城一。 操作步骤 使用root账号，登录E CS 。 执行如下命令，确认当前Agent的版本是新架构Uniagent还是老架构telescope。

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Agent是否超过第一阈值（占用CPU超过10%或占用内存超过200M），连续三次超过第一阈值，则退出Agent进程并记录。 退出后，守护进程会自动拉起Agent进程，首先检测退出记录，如果有连续三次退出记录，则休眠20分钟，休眠期间，不会采集监控数据。 当主机挂载磁盘数量较多时

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APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装，确保客户端签名、APIC后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTT

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实时同步不会同步账号、触发器、事件等对象。 实时同步经常用于多个源数据库到一个目标数据库的数据同步，对于多对一、一对多场景的DDL操作有专门的处理。 数据订阅基本原理 图5 数据订阅原理 数据订阅功能提供SDK使得客户业务程序可以实时获取源数据库的数据增量变更。 DRS服务从源数据库抽

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异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能，通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力，实现了业务恢复和故障恢复解耦，保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决方案，即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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GaussDB (for MySQL)备份原理 云数据库 GaussDB(for MySQL)基于华为最新一代DFV存储，采用计算与存储分离架构，计算层用于给外部提供服务，管理日志信息，存储层存储数据信息。存储层分为Common Log节点和Slice Store节点，Common

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HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制，VM上

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Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满

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APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关（即API管理）后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关（即API管理）后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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只读落后自愈技术原理 TaurusDB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 主节点与只读节点的通信

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背景及原理（服务编排） AstroZero的服务编排，支持对逻辑判断组件、数据处理组件，以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排，实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发，程序员需要学习内容较多，开发效率相对低一些，开发门槛也高。A

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enable”为“true”（默认值是“false”）。 在WAL被启用以后，所有Receiver都获得了能够从可靠收到的数据中恢复的优势。建议缓存RDD时不采取多备份选项，因为用于预写日志的容错文件系统很可能也复制了数据。 在启用了预写日志以后，数据接收吞吐率会有降低。由于所有数据都被写入容错文件系统

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Hue由“Supervisor Process”和“WebServer”构成，“Supervisor Process”是Hue的核心进程，负责应用进程管理。“Supervisor Process”和“WebServer”通过“THRIFT/REST”接口与WebServer上的应用进行交互，如图1所示。

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Storm开源特性 分布式实时计算框架 开源Storm集群中的每台机器上都可以运行多个工作进程，每个工作进程又可创建多个线程，每个线程可以执行多个任务，任务是并发进行数据处理。 高容错 如果在消息处理过程中有节点、进程等出现异常，提供重新部署该处理单元的能力。 可靠的消息保证 支持At-Least

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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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该队列有新的应用程序提交，则占用资源的队列将资源释放给该队列。这种资源灵活分配的方式可明显提高资源利用率。 多重租赁。支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。为防止单个应用程序、用户或者队列独占集群中的资源， MRS 集群管理员可为之增加多重约束（比如单个应用程序同时运行的任务数等）。

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展出的Pod调度到具有更多资源的集群，以解决单个集群的资源限制，提高故障发生时的恢复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1，实现流程如下： HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiser

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