设备孪生工作原理 边缘节点纳管后，会在边缘节点上安装Edge Agent，其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub：WebSocket客户端，包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin：设备孪生，负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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设备孪生工作原理 边缘节点纳管后，会在边缘节点上安装Edge Agent，其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub：WebSocket客户端，包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin：设备孪生，负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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背景与原理（BPM） 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM（Business Process Management）功能实现的，通过在前端页面调用BPM完成工单流转，即客服人员创单，派单员派发工单，维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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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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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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ResumeCallback 获取断点续传控制参数的回调函数。 说明： 该回调函数依次包含两个参数：取消断点续传上传任务控制参数，断点续传记录对象； 可以调用取消断点续传上传任务控制参数的cancel方法来暂停断点续传上传任务。 以下代码展示了如何使用断点续传上传接口上传文件： // 创建ObsClient实例

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Function 可选 获取取消断点续传控制参数的回调函数。 说明： 该回调函数有一个参数：取消断点续传下载任务控制参数； 可以调用取消断点续传下载任务控制参数的cancel方法来暂停断点续传下载任务。 EnableCheckpoint Boolean 可选 是否开启断点续传模式，默认为false，表示不开启。

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Function 可选 获取取消断点续传控制参数的回调函数。 说明： 该回调函数有一个参数：取消断点续传上传任务控制参数； 可以调用取消断点续传上传任务控制参数的cancel方法来暂停断点续传上传任务。 EnableCheckpoint Boolean 可选 是否开启断点续传模式，默认为false，表示不开启。

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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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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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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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}catch (ObsException e) { // 发生异常时可再次调用断点续传上传接口进行重新上传 } 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

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并发上传的实现等内部细节。 enable_check_point参数：0代表不启用断点续传模式，此时断点续传上传接口退化成对分段上传的简单封装，不会产生checkpoint文件，1代表启用断点续传模式。 父主题： 上传对象

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enable_check_point int 必选 是否开启断点续传模式，默认为0，表示不开启。 check_point_file char * 必选 记录下载进度的文件，只在断点续传模式下有效。当该值为空时，默认与下载对象的本地文件路径同目录。 以下代码展示了如何使用断点续传下载接口下载对象到本地文件： void

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只读落后自愈技术原理 GaussDB (for MySQL)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

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Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark

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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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易于调试：CQL提供了详细的异常码说明，降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍，请参见：https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，

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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景

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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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