备份原理及方案 DDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos（路由）、Config（配置）和Shard（分片）组件构成。其中，Confi

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。 源端读取速度 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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备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。 压缩比

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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 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 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导

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备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。 压缩比

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。 源端读取速度 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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备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。 压缩比

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基本原理 通常UDP Flood的防御方式有两种，一种是动态指纹学习，一种是UDP限流，前者可能会将正常的业务载荷学习成攻击指纹，容易造成误杀，后者会将正常流量和攻击流量一起进行阻断，影响您的正常业务使用。 图1 设备防护原理图 如图2所示，华为云解决方案通过在UDP报文中增加水

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备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。 压缩比

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准备工作：搭建云上容灾专有网络 操作场景 虚拟私有云可以为您的容灾 服务器 提供隔离的、用户自主配置和管理的云上虚拟网络环境。 异步复制其实就是将本地主数据中心中需要容灾的服务器的数据，实时复制到云上用户的专有网络中。当本地数据中心发生重大故障时，可以将业务切换到云上VPC中运行容灾服务器上，从而保持业务的连续性。

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容器端口配置错误（容器内未监听访问端口）。 URL不存在（容器内无相关路径）。 服务异常（容器内的业务BUG）。 检查集群网络内核组件是否异常（容器隧道网络模型：openswitch内核组件；VPC网络模型：ipvlan内核组件）。 排查项二：节点IP+节点端口 只有发布为节点访问（NodePort）或负载均衡（LoadBalancer

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第3课：K8s工作负载原理剖析和实践 01:16:19 K8s工作负载原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第4课：K8s调度器原理剖析和实践 01:08:29 K8s调度器原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第5课：K8s网络模型原理剖析与实践 01:11:04

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行导入命令将数据恢复到目标数据库。 实时同步基本原理 图4 实时同步原理 实时同步功能实现源数据库和目标数据库的数据长期同步，主要用于OLTP到OLAP、OLTP到大数据组件的数据实时同步。全量和增量的数据同步和实时迁移的技术原理基本一致，但是基于不同的业务使用场景，两个功能还是有些差异。

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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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底层执行Oozie编排流程的各个组件，包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器，用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java Web程序，运行在Tomcat容器中。 Oozie工作流通过HPDL（一种通过XML自定义处理的语言，类似JBOSS

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Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满

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异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能，通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力，实现了业务恢复和故障恢复解耦，保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决⽅案，即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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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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