迁移源端 服务器 系统盘。 迁移源端服务器数据盘。 启动目的端。 源端：指的是您计划进行迁移的X86架构的物理服务器，或者位于私有云、公有云平台上的虚拟机。 目的端：在创建迁移任务时，您可以选择一个E CS 服务器作为目的端。目的端将承载源端迁移后的数据和应用程序，成为新的业务运行环境。在迁移过程中，源端服务

查看更多 →

服务器端在应答客户请求前需要和数据库进行交互的业务。 支付 登录 动态资源的 域名 解析到高防的CNAME。高防防护能够保证登录、支付等功能平台稳定运行不中断。 静态资源 客户可以直接在对象存储中获取的固定资源。 图片 视频 静态资源的域名解析到CDN的CNAME。 CDN加速 使客户能够快速获取视频、图片等资源，提升客户体验。

查看更多 →

同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在服务器上的Agent。 接收Agent上报的主机信息，分析主

查看更多 →

在主机中安装Agent后，您的主机将受到HSS云端防护中心全方位的安全保障，在安全控制台可视化界面上，您可以统一查看并管理同一区域内所有主机的防护状态和主机安全风险。 企业主机安全服务的工作原理如图1所示。 图1 工作原理 企业主机安全服务的组件功能及工作流程说明如下： 表1 组件功能及工作流程说明

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 →

0)字段映射到DWS的SMALLINT。 图1 自动建表的字段映射 CDM 在Hive中自动建表时，Hive表与源表的字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive，CDM在Hive上自动建表，会将Oracle的YEAR字段映射到Hive的DATE。

查看更多 →

要对数据或者日志的更新进行备份来保障容错性。这样就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

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 →

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。 丰富的时间语义 时间是流处理应用的重要组成部分，对于实时流处理应用来说，基于时间语义的窗口聚合、检

查看更多 →

个队列，再选择队列上的一个应用，并尝试在这个应用上分配资源。若因参数限制导致分配失败，将选择下一个应用。选择一个应用后，调度器会处理此应用的资源申请。其优先级从高到低依次为：本地资源的申请、同机架的申请，任意机器的申请。 图2 资源分配模型 YARN原理 新的Hadoop Map

查看更多 →

定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的个数和类型都可以不同。此外，每个CF都有独立的生存周期（TTL）。可以只对行上锁，对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库类似，HBase的表中也有列的概念，列用于表示相同类型的数据。 RegionServer数据存储

查看更多 →

L、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构

查看更多 →

Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据

查看更多 →

HetuEngine的客户端，使用者通过客户端向服务端提交查询请求，然后将执行结果取回并展示。 HSBroker HetuEngine的服务管理，用作计算实例的资源管理校验，健康监控与自动维护等。 HSConsole 对外提供数据源信息管理，计算实例管理，自动化任务的查看等功能的可视化操作界面和RESTful接口。

查看更多 →

压缩和重量级压缩的组合压缩算法压缩数据，可以减少60%~80%数据存储空间，很大程度上节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存服务器 为了解决日益增长的数据量给driver带来的压力与出现的各种问题，现引入单独的索引缓存服务器，将索引从Carbon查询的Spark应用侧剥

查看更多 →

ebalance的能力，创建任务时指定的task数量会在整个集群中的CDLConnector实例之间做均衡，保证每个实例上运行的task数量大致相同，如果某个CDLConnector实例异常或者节点宕机，该任务会在其它节点重新平衡task的数量。 图1 Task的Rebalance示意图

查看更多 →

设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的，不需要存储。表中所有的行按照维度列，做多重排序，排序后的位置就是该行的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix

查看更多 →

0)字段映射到DWS的SMALLINT。 图1 自动建表的字段映射 CDM在Hive中自动建表时，Hive表与源表的字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive，CDM在Hive上自动建表，会将Oracle的YEAR字段映射到Hive的DATE。

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 →

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 →