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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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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DDoS调度中心的工作原理是什么？ 购买DDoS原生防护-全力防基础版后，通过配置DDoS阶梯调度策略，可以自动联动调度DDoS高防对DDoS原生防护-全力防基础版防护的云资源进行防护，防御海量攻击。 配置DDoS阶梯调度后，当发生海量攻击时，系统联动调度DDoS高防对DDoS原

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配置定时任务：重复周期为1天，每天的凌晨0点自动执行作业。 这样就可以每天0点导出前一天产生的所有数据。Where子句支持配置多种时间宏变量，结合 CDM 定时任务的重复周期：分钟、小时、天、周、月，可以实现自动导出任意指定日期内的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍

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配置定时任务：重复周期为1天，每天的凌晨0点自动执行作业。 这样就可以每天0点导出前一天产生的所有数据。Where子句支持配置多种时间宏变量，结合CDM定时任务的重复周期：分钟、小时、天、周、月，可以实现自动导出任意指定日期内的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍

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配置定时任务：重复周期为1天，每天的凌晨0点自动执行作业。 这样就可以每天0点导出前一天产生的所有数据。Where子句支持配置多种时间宏变量，结合CDM定时任务的重复周期：分钟、小时、天、周、月，可以实现自动导出任意指定日期内的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍

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配置定时任务：重复周期为1天，每天的凌晨0点自动执行作业。 这样就可以每天0点导出前一天产生的所有数据。Where子句支持配置多种时间宏变量，结合CDM定时任务的重复周期：分钟、小时、天、周、月，可以实现自动导出任意指定日期内的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍

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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

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，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：

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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

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Store节点存储数据信息。 图1 备份原理 如图1所示， GaussDB (for MySQL)实例的备份是由计算层和存储层各自完成的。 计算层的主节点读取存储层的Common Log节点的日志信息，通过主节点备份到 对象存储服务 (OBS)中。 计算层的主节点向存储层的Slice Store节点发送命令备份数据信息，通过Slice

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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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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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当前Pod数与期望Pod数的计算方法如下： 当前Pod数 = 所有集群中状态为Ready的Pod数量 在计算期望Pod数时，HPA Controller会选择最近5分钟内计算所得的Pod数的最大值，以避免之前的自动扩缩操作还未完成，就直接执行新的扩缩的情况。 期望Pod数 = 当前Pod数

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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

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