区块链供应链金融解决方案

自动建表原理介绍 CDM 将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在 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

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HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://hbase

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Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍，请参见：https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后，会持久化到磁盘，同时，To

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HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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名，将二进制值转换为十六进制表示形式。 伪代码如下： signature = HexEncode(HMAC(APP secret, string to sign)) 其中HMAC指密钥相关的哈希运算，HexEncode指转十六进制。伪代码中参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数名称

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只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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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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自动建表原理介绍 CDM将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在数据仓库服务（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

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只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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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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API访问。 val sparkContext = sparkSession.sparkContext Structured Streaming原理 Structured Streaming是构建在Spark SQL引擎上的流式数据处理引擎，用户可以使用Scala、Java、Py

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Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和 MRS 大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；

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Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker

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org/projects/flink/flink-docs-master/docs/concepts/flink-architecture/。 Flink原理 Stream & Transformation & Operator 用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成。

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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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源代码 redis认证 -module(emqx_authz_redis). -include("emqx_authz.hrl"). -include_lib("emqx/include/emqx.hrl"). -include_lib("emqx/include/logger.hrl")

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修改代码 查看所创建产品的id，查看方式：IoTDA->产品列表。 根据id修改代码。 /** * 电机设备的产品ID */ public static final String MOTOR_PRODUCT_ID = "60988d94aa3bcc02c0200667"; 父主题：

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代码解析 开发自定义驱动，进行OT数采。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

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代码解析 开发自定义驱动，进行OT数采。 public class DcDriver implements PointsCallback, ModuleShadowNotificationCallback { /** * 数采应用客户端，与边缘Hub建立MQTT连接

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