。 前提条件 使用节点伸缩功能前，需要安装CCE集群弹性引擎插件，插件版本要求1.13.8及以上。 Cluster Autoscaler工作原理 Cluster Autoscaler主要流程包括两部分： 扩容流程： Autoscaler会每隔10s检查一次所有未调度的Pod，根据

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迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

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背景和原理（对象） AstroZero提供的数据对象（Object）定义功能，对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表，用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据，可理解为数据库中的数据表（逻辑表，系统实际存储时通

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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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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： 关键操作指导

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Tomcat Tomcat 服务器 是免费的开放源代码的Web应用服务器。 Hadoop组件 底层执行Oozie编排流程的各个组件，包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器，用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java

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对象存储服务监控指标说明 功能说明 本节定义了对象存储服务OBS上报云监控服务Cloud Eye的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度，用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索对象存储服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.OBS 监控指标 表1 OBS支持的监控指标（请求类）

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时，就会根据其中定义的流量访问规则，在ELB侧重新配置监听器以及后端服务器路由。 当用户进行访问时，流量根据ELB中配置的转发策略转发到关联的各个工作负载。 ELB Ingress Controller的工作原理和集群类型及ELB类型有关，不同场景的配置流程及网络流向如下所示： CCE

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主机监控分为基础监控和操作系统监控。 基础监控为云服务器自动上报的监控指标。 操作系统监控通过在云服务器中安装Agent插件，为用户提供服务器的系统级、主动式、细颗粒度监控服务。 安装配置Agent相关操作请参考主机监控。 通过后续章节，您可以了解以下内容： 云耀云服务器支持的基础监控指标

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创建对象存储批量迁移工作流 本节介绍如何使用对象存储批量迁移模板，批量创建对象存储数据迁移任务，实现对象存储数据的高效迁移。 约束与限制 关于存储迁移的约束与限制请查看存储迁移的约束与限制有哪些？ 源端为阿里云OSS：当源端对象的存储类型是深度冷归档存储时，无法使用MgC提供的解

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创建文件存储批量迁移工作流 本节介绍如何使用文件存储批量迁移模板，批量创建文件存储数据迁移任务，实现文件存储数据的高效迁移。 约束与限制 关于文件存储迁移的约束与限制请查看存储迁移的约束与限制有哪些？ 风险提示 在创建工作流时，对于源端和目的端的同名对象，我们提供了三种覆盖策略：

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节点服务器挂载Nas存储 主节点挂载Nas（从节点同） 背景 主从节点同步和通信需要使用到共享存储 解决思路 在需要共享节点挂载共享文件到对于目录（xxx.xxx.xxx.xxx为SFS服务器地址） yum install nfs-utils mount -t nfs -o vers=3

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RES07-04 监控数据存储和分析 监控数据包括统计和日志信息，均需要存储并进行生命周期管理，以满足数据监控的保留要求；并定期对其进行分析，以了解系统运行状态和趋势。 风险等级 中 关键策略 监控数据存储时长需要满足保留要求。 监控数据需要定期分析，以便发现或预测系统故障，减少业务中断。

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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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从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。

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权限。 手动配置HDFS目录存储策略，配置动态存储策略等操作。 Hive： 编辑、执行SQL/HQL语句；保存、复制、编辑SQL/HQL模板；解释SQL/HQL语句；保存SQL/HQL语句并进行查询。 数据库展示，数据表展示。 支持多种Hadoop存储。 通过Metastore对数据库及表和视图进行增删改查等操作。

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Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker

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tate Backend，State可以存储在内存上或RocksDB等上，并支持异步以及增量的Checkpoint机制。 精确一次语义：Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性，为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，即使在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。

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周期内的所有工作。包括： 与RM调度器协商以获取资源。 将得到的资源进一步分配给内部的任务（资源的二次分配）。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 开源容量调度器Capacity Scheduler原理 Capacity

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