略扩展工作负载Pod数量后，配置调度策略将扩展出的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。

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等服务，是HBase的数据处理和计算单元。 RegionServer一般与HDFS集群的DataNode部署在一起，实现数据的存储功能。 ZooKeeper集群 ZooKeeper为HBase集群中各进程提供分布式协作服务。各RegionServer将信息注册到ZooKeeper

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。 ZooKeeper集群 ZooKeeper作为临时节点记录各HiveServer实例的IP地址列表，客户端驱动连接ZooKeeper获取该列表，并根据路由机制选取对应的HiveServer实例。 HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群

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分布式 分布式系统，易于向外扩展。每个集群支持部署多个Producer、Broker和Consumer，从而形成分布式的集群，无需停机即可扩展系统。 Kafka UI Kafka UI提供Kafka Web服务，通过界面展示Kafka集群中Broker、Topic、Partit

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HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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38位时，Hive按38位创建，s小于0时，按0创建，受Hive数据类型限制，此场景可能会导致数据写入后精度丢失。 表1 MySQL->Hive自动建表时的字段映射 数据类型（MySQL） 数据类型（Hive） 说明 数值类型 tinyint(1)，bit(1) BOOLEAN - TINYINT

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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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工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式，策略对比如下： 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 VPA策略 AHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能，即Horizontal Pod Autoscaling。

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灾备数据库 相关文档 本地自建MySQL数据库 E CS 自建MySQL数据库 其他云上MySQL数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL MySQL到MySQL单主灾备 MySQL到MySQL双主灾备 GaussDB (for MySQL) MySQL到GaussDB(for

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RegionlessDB集群简介 RegionlessDB是由全球不同区域下的多个GaussDB(for MySQL)组成的数据库集群。RegionlessDB集群由1个主区域实例（主实例）和最多5个从区域实例（从实例）组成。从实例和主实例保持数据同步，提供就近访问及区域级别灾备能力。

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Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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Client ZooKeeper集群的客户端，对ZooKeeper集群进行读写操作。例如HBase可以作为ZooKeeper集群的客户端，利用ZooKeeper集群的仲裁功能，控制其HMaster的“Active”和“Standby”状态。 如果集群启用了安全服务，在连接ZooKe

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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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ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常

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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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介绍如何创建RDS for MySQL实例。 介绍RDS for MySQL实例如何通过DRS服务搭建异地单主灾备。 前提条件 拥有华为云实名认证账号。 账户余额大于等于0元。 实现原理 RDS跨Region容灾实现原理说明： 在两个数据中心独立部署RDS for MySQL实例，通过DRS服务将生产中心RDS

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使用 CDM 迁移MySQL数据至GaussDB(DWS)集群 本入门提供通过 云数据迁移 服务CDM将MySQL数据批量迁移到GaussDB(DWS)集群的指导。 本入门的基本内容如下所示： 迁移前数据检查 创建GaussDB(DWS)集群 创建CDM集群 创建连接 新建作业和迁移 迁移后数据一致性验证

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MySQL到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 ECS自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 本地自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 其他云上MySQL 5.6、5.7、8.0版本 RDS for MySQL 数据库账号权限要求

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MySQL到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL 数据库账号权限要求 使用DRS创建录制回放任务时，连接源和目标数据库账号的权限建议保持一致，再启动任务。 使用须知 为了确保录制回放任务

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已经购买了GaussDB(DWS)和CDM集群，参见CDM使用指南。 需确保源ADB集群、目标GaussDB(DWS)集群与CDM网络互通。本例GaussDB(DWS)和CDM创建在同一个区域、同一个网络私有云和子网下。 迁移用户权限放通。 源端和目标端客户端安装完成。 在源端ADB集群配置“数据安全-白名单设置”，添加CDM集群的IP信息。

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