DDoS调度中心的工作原理是什么？ 购买DDoS原生防护-全力防基础版时选择开启联动防护后，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DDo

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该回调函数依次包含三个参数：已上传的字节数、总字节数、已使用的时间（单位：秒）。 EventCallback 获取上传事件的回调函数。 说明： 该回调函数依次包含三个参数：事件类型，事件参数，事件结果。 ResumeCallback 获取断点续传控制参数的回调函数。 说明： 该回调函数

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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： 进阶实践

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计算出代价最小的一个计划，作为最终的顺序优化结果。 代价的具体计算方法： 当前版本，代价的衡量基于Join出来的数据条数：Join出来的条数越少，代价越小。Join条数的多少，取决于参与Join的表的选择率。表的数据条数，取自表级别的统计信息。 过滤条件过滤后的条数，由列级别的统计信息，max，min，以及NDV（Number

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存在数据库大宽表中）。 您可以围绕对象这一核心，定义相关的字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时的触发事件等。如果把待开发的业务系统比作一部电影，对象就是电影中的一个个角色，需要勾勒角色的外貌、性格特点、人物关系和所经历的剧情。 租户开发者可以自定义对象（Custom Obje

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例的磁盘空间。 图2 副本集备份原理图 单节点实例 单节点的备份是在仅有的一个节点上进行的，最终的备份文件将以压缩包的形式存储在 对象存储服务 （OBS）中，不会占用实例的磁盘空间。 单节点的备份基于mongodump实现，备份过程中会额外占用节点的CPU、内存等资源，资源不足时会出

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池需要扩容的节点数量。 Simulator： 负责缩容场景下，找到满足缩容条件的节点。 Expander： 负责在扩容场景下，根据用户设置的不同的策略来，从Estimator选出的节点池中，选出一个最佳的选择。当前Expander有多种策略，如表1。 表1 CCE支持的Expander策略

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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保持一致。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。

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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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仍然有上传失败的风险。断点续传上传接口能有效地解决此类问题引起的上传失败，其原理是将待上传的文件分成若干个分段分别上传，并实时地将每段上传结果统一记录在checkpoint文件中，仅当所有分段都上传成功时返回上传成功的结果，否则抛出异常提醒用户再次调用接口进行重新上传（重新上传时

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仍然有上传失败的风险。断点续传上传接口能有效地解决此类问题引起的上传失败，其原理是将待上传的文件分成若干个分段分别上传，并实时地将每段上传结果统一记录在checkpoint文件中，仅当所有分段都上传成功时返回上传成功的结果，否则抛出异常提醒用户再次调用接口进行重新上传（重新上传时

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断点续传上传 当上传大文件时，经常出现因网络不稳定或程序崩溃导致上传失败的情况。失败后再次重新上传不仅浪费资源，而且当网络不稳定时仍然有上传失败的风险。断点续传上传接口能有效地解决此类问题引起的上传失败，其原理是将待上传的文件分成若干个分段分别上传，并实时地将每段上传结果统一记录

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String 归档存储类型对象的取回状态。 SseKms String SSE-KMS方式的算法。 SseKmsKey String SSE-KMS方式的主密钥。 SseC String SSE-C方式的算法。 SseCKeyMd5 String SSE-C方式的密钥的MD5值。 Expiration

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String 合并段后根据各个段的ETag值计算出的结果。 Bucket String 合并段所在的桶。 Key String 合并段后得到的对象名。 Location String 合并段后得到的对象的url。 VersionId String 合并段后得到的对象版本号。 SseKms String

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络不稳定时仍然有下载失败的风险。断点续传下载接口能有效地解决此类问题引起的下载失败，其原理是将待下载的对象分成若干个分段分别下载，并实时地将每段下载结果统一记录在Checkpoint文件中，仅当所有分段都下载成功时返回下载成功的结果，否则抛出异常提醒用户再次调用接口进行重新下载（

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status; } } 断点续传上传接口是利用分段上传特性实现的，是对分段上传的封装和加强。 断点续传上传接口不仅能在失败重传时节省资源提高效率，还因其对分段进行并发上传的机制能加快上传速度，帮助用户快速完成上传业务；且其对用户透明，用户不用关心checkpoint文件的创建和删除、分段任务的切分、并发上传的实现等内部细节。

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status; } } 断点续传下载接口是利用分段上传特性实现的，是对范围下载的封装和加强。 断点续传下载接口不仅能在失败重下时节省资源提高效率，还因其对分段进行并发下载的机制能加快下载速度，帮助用户快速完成下载业务；且其对用户透明，用户不用关心checkpoint文件的创建和删除、分段任务的切分、并发下载的实现等内部细节。

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只读节点当前的视图，视图中保存了当前的事务列表，主节点根据各个节点的视图信息，才能对undo日志进行purge清理。 只读节点的recycle_lsn，recycle_lsn表示只读节点读取数据页的最小lsn。对于只读节点来说，读取的数据页的lsn不会小于recycle lsn，主节点收集各个只读节点的rec

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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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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。

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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

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