据，例如灯的开、关状态。 设备孪生具有与物理设备相同的特性，便于终端设备与应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备孪生，设备孪生根据应用设置的Expected State（期望的状态）进行状态更新，此外终端设备实时反馈自身的Actual State（真实的状态），设备孪生同时记录设备的Actual

查看更多 →

据，例如灯的开、关状态。 设备孪生具有与物理设备相同的特性，便于终端设备与应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备孪生，设备孪生根据应用设置的Expected State（期望的状态）进行状态更新，此外终端设备实时反馈自身的Actual State（真实的状态），设备孪生同时记录设备的Actual

查看更多 →

器以及切换版本的操作。支持快捷键操作，即可脱离鼠标直接用键盘操作。 2 BPM的组成图元，一个BPM业务流程由以下几个部分组成： 事件图元（Events）：用来表明BPM的生命周期中发生的事件，例如开始、捕获信号等。 网关图元（Gateways）：网关用来控制流程的执行流向，可理解为决策、判断。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

RDS for MySQL与 GaussDB (for MySQL)的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

查看更多 →

APIC收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证，首先需要规范请求内容，然后再进行签名。客户端与APIC使用相同的请求规范，可以确

查看更多 →

，保证数据的完整性和一致性。 第三阶段：增量数据迁移。全量任务结束后，增量迁移任务启动，此时会从全量开始的增量数据持续的解析转换和回放，直到追平当前的增量数据。 第四阶段：为了防止触发器、事件在迁移阶段对于数据的操作，在结束任务阶段再迁移触发器、事件。 全量数据迁移的底层模块主要原理：

查看更多 →

一个数据中心正常运行时，可以通过业务层的调度将故障区域的业务切换到正常区域，因为配置了异地双活，您可以在数据中心运行正常的区域继续处理数据。在业务不中断的前提下实现故障场景下业务的快速恢复，保证了故障场景下业务的连续性。 配置异地双活功能的具体操作请参见搭建双活关系。 父主题： 异地双活

查看更多 →

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

查看更多 →

常需要等待数据而拖慢任务的执行。因此，计算侧需要一个高速的缓存层来消除计算集群和OBS之间的数据访问鸿沟。为了解决这个问题，提出MemArts分布式客户端缓存，MemArts部署在计算侧的VM中，通过智能预取OBS上的数据来加速计算任务的执行。 图1 MemArtsCC结构图 表1

查看更多 →

和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型

查看更多 →

API网关收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证，首先需要规范请求内容，然后再进行签名。客户端与API网关使用相同的请求规范，可以

查看更多 →

地主备倒换的效果。 图1 实时灾备倒换 图2 双主灾备原理 防回环同步原理概述(DML) 从源库解析日志时，解析到的数据中可能包含某种标记，包含这种标记的数据是通过DRS写到源库的，应用写入的数据无标记，解析后过滤掉不符合标记条件的数据。 回放数据到目标库时，对要回放的数据打上特殊标记，这个标记会记录到数据库日志中。

查看更多 →

API网关收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证，首先需要规范请求内容，然后再进行签名。客户端与API网关使用相同的请求规范，可以

查看更多 →

只读节点读取redo日志进行缓存数据更新，对应的redo日志的lsn，称为visible lsn，表示只读节点能读取数据页的最大lsn。对于主节点来说，每更新或者插入一条数据产生的最新redo日志的lsn为flush_to_disk_lsn，表示主节点能访问的数据页的最大lsn。只读延迟其实就是只读节点visible

查看更多 →

stroZero的服务编排功能，类似于编程中一段有流程、条件处理、判断逻辑的程序。这段程序有输入参数和输出参数、可以独立成为一个对外调用的方法。同时，在程序内部，也可以调用其他的方法。 AstroZero中的服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化，拖拉拽的方式去编程。如图1所

查看更多 →

会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的日志，而不是完整的数据集，就能够提供容错性。这种数据的转换链记录就是数据集的溯源。由于并行

查看更多 →

过界面图形化的方式查看ZooKeeper。 有关Hue的详细信息，请参见：http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python（开放源代码的Web应用框架）的Web框架上的Web应用程序，采用了MTV（模型M-模板T-视图V）的软件设计模式。

查看更多 →

Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed

查看更多 →