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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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个 服务器 上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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工作负载伸缩原理 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。

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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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有的消费者实例都属于同样的消费组，它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中，Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式；Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组，则消息会被广

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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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工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式，策略对比如下： 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 VPA策略 AHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能，即Horizontal Pod Autoscaling。

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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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服务介绍 弹性负载均衡 ELB 产品介绍 02:52 弹性负载均衡ELB介绍 弹性负载均衡 ELB 介绍弹性负载均衡实现流量分发的原理 02:52 弹性负载均衡流量分发技术介绍 新特性介绍 弹性负载均衡 ELB 新特性介绍 04:35 弹性负载均衡新特性介绍 操作指导 弹性负载均衡 ELB

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GeminiDB Redis提供的ELB的实现方式是怎样的 GeminiDB Redis采用的是独享型负载均衡器，采用弹性规格，带宽最高支持10Gbps。详细原理参考独享型负载均衡器。 父主题： 数据库连接

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Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 配置组件隔离访问Hive MetaStore 配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 父主题： Hive企业级能力增强

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Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 父主题： Hive企业级能力增强

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内网采集权限与原理 主机深度采集 权限要求： Windows系统：需要提供具有Administrator权限的账号。 Linux系统：需要提供root账号。 采集原理： Windows系统：通过WinRM服务从Edge访问Windows主机，执行PowerShell脚本采集系统信息。

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ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常

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示。 ConfigNode：管理角色，负责DataNode数据分片，负载均衡等。 IoTDBServer（DataNode）：存储角色，负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理 根据属性层级、属性涵盖范围以及数据之间的从属关系，可将IoTDB数

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在传统的Kubernetes集群中，每个集群都有其负载均衡器和Ingress，这使得在多个集群之间进行负载均衡和流量路由变得困难。U CS 为多集群提供了统一的流量入口MCI（Multi Cluster Ingress），帮助您更加简单高效地跨集群、跨区域进行负载均衡和流量路由，进而提高应用程序的可用性和可靠性。

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Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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“从环境外部访问本组件”页面，选择“负载均衡配置”，并单击“添加负载均衡配置”。 在“新增负载均衡配置”页面，参考表1进行参数配置。 表1 负载均衡外网访问配置 参数 参数说明 负载均衡器 支持“独享型”和“内置负载均衡器”。 选择“内置负载均衡器”，只支持基于EIP公网访问。 选

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