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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活动图元（Activities）：是BPM的核心图元，可理解为节点或者步骤，例如调用脚本、用户需要做的任务。 3 BPM设计操作区域。在该区域可对BPM进行具体流程设计、组件放置。 不同色块的表示不同的泳道，BPM由一个或多个泳道组成，泳道中包括了实现不同功能逻辑的图元。 选中泳道或者某个

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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 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 数据迁移进阶实践

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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 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导

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取决于源端数据源的性能。 如需优化，请参见源端数据源的相关说明文档。 网络带宽 CDM 集群与数据源之间可以通过内网、公网VPN、NAT或专线等方式互通。 通过内网互通时，网络带宽是根据不同的CDM实例规格的带宽限制的。 cdm.large实例规格CDM集群网卡的基准/最大带宽为0

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备份都是以压缩包的形式存储在 对象存储服务 上。备份文件上传OBS会占用备份空间，当已使用备份空间超过赠送空间后，超过的部分就会按使用量收取费用。具体收费规则请参见RDS的备份是如何收费的。 备份清理 备份文件清理分为两种场景：手动备份清理和自动备份清理。 手动备份是由用户触发产生的全量备份，需要用户手动删除，否则会一直保存。

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更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，主备实例的每个节点的规格

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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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云 服务器 备份是如何计费的？ 计费项包括云服务器备份功能、数据库服务器备份功能、备份存储和备份跨区域复制。 云服务器备份功能：备份未部署数据库的云服务器时购买，提供崩溃一致性备份，保证云服务器下多个磁盘的数据在同一时间点产生备份。 数据库服务器备份功能：备份部署了数据库的云服务器时

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什么是代理服务器 代理服务器是网络信息的中转站。以云服务场景为例，源端服务器直接连接云服务并取得网络信息时，需发送请求信号给云服务，云服务收到请求后会把信息传送回源端服务器。代理服务器是介于源端和云服务之间的一台服务器，有了代理服务器之后，源端服务器不是直接访问云服务，而是向代理

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1标准的UTC时间格式：YYYYMMDDTHHMMSSZ。如果API发布到非RELEASE环境时，需要增加自定义的环境名称。 客户端须注意本地时间与时钟服务器的同步，避免请求消息头X-Sdk-Date的值出现较大误差。 ROMA Connect除了校验X-Sdk-Date的时间格

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务端会从最后的消费位点继续推送增量变更数据。 实时灾备基本原理 实时灾备的功能是通过实时复制技术实现两个数据库的数据容灾，底层技术原理和实时迁移是一致的，差异点主要是实时灾备支持正向数据同步和反向数据同步，且实时灾备为实例级别灾备，不支持选择库表。 录制回放基本原理 录制回放主要

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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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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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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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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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创建AHPA策略 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。 想

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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

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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

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