云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    区块链数据库原理 更多内容
  • 产品架构和功能原理

    产品架构和功能原理 DRS的产品架构以及功能原理如下图所示: 图1 DRS产品架构 架构说明 最小权限设计 采用JDBC连接,无需在用户的源数据库、目标数据库节点部署程序。 任务独立虚拟机运行独享资源,租户之间数据隔离。 采用最小IP资源,在源数据库、目标数据库仅开放DRS数据迁移实例节点IP访问权限,无需增加网段。

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  • HDFS基本原理

    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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  • Oozie基本原理

    Oozie基本原理 Oozie简介 Oozie是一个基于工作流引擎的开源框架,它能够提供对Hadoop作业的任务调度与协调。 Oozie结构 Oozie引擎是一个Web App应用,默认集成到Tomcat中,采用pg数据库。 基于Ext提供WEB Console,该Console

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  • Doris基本原理

    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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  • 异地双活原理介绍

    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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  • 背景及原理(服务编排)

    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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  • APP认证工作原理

    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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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 自动建表时的字段类型映射 CDM 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将Oracle整库迁移到DWS,CDM在DWS上自动建表,会将Oracle的NUMBER(3

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  • Spark基本原理

    DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合,等同于关系数据库中的一张表,或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念,可以通过多种方式创建,例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者是RDD。 可用于DataSet的操作分为T

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  • Hue基本原理

    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。 如果使用IE浏览器访问Hue界面来执行HQL,由于浏览器存在的功能

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  • Storm基本原理

    易于调试:CQL提供了详细的异常码说明,降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍,请参见:https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构,是消息传递的基本单元,

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  • Flink基本原理

    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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  • YARN基本原理

    YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈,开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能(资源管理和作业调度/监控)分离,主要方法是创建

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  • FederatedHPA工作原理

    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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  • 管理区块链

    管理 区块链 合约管理 查看区块链浏览器

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  • 区块链专家服务

    示例链代码开发实践 向客户开发人员传递链代码开发技能,使其快速掌握区块链开发技术栈。 1天 区块链应用开发指导 应用层如何使用sdk调用区块链系统讲解 示例和开发实践 向客户开发人员传递区块链应用开发技能,使其快速掌握区块链开发技术栈。 1天 区块浏览器开发指导 区块内容结构介绍 区块浏览器开发常用接口函数和使用方法讲解

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  • 订购区块链服务

    5Mbit/s 单击“下一步:区块链配置”,进行区块链配置,参数如表3所示。 表3 区块链配置参数表 参数 说明 区块链配置 自定义配置 区块链管理初始密码 如果填写该项,则以填写值为准,如果不填写,则以资源初始密码为准 区块链管理确认密码 再次输入区块链管理初始密码 存储卷类型 文件存储卷

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  • Flume基本原理

    点,这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍,请参见:https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。 图4 Agent数据传输流程

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  • Manager基本原理

    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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  • CronFederatedHPA工作原理

    CronFederatedHPA工作原理 CronFederatedHPA的工作原理如图1。创建CronFederatedHPA策略时,可以设定一个具体的时间,基于设定的时间调整HPA策略的最大和最小Pod数,也可以直接定时调整工作负载中的Pod数量。 图1 CronFederatedHPA工作原理 单独使用CronFederatedHPA

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  • Ranger基本原理

    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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