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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精确一次语义：Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性，为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，即使在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。 丰富的时间语义 时间是流处理应用的重要组成部分，对于实时流处理应用来说，基于时间语义的窗口聚合、检

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Master负责协调来自ResourceManager的资源，并通过NodeManager监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。 NodeManager管理一个YARN集群中的每个节点。NodeManager提供针对集群中每个节点的服务，从监督对一个容器的终生管理到监视资源和跟踪节点健康

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主 域名 和附加域名的关系（主从关系）对添加的域名没有影响。 如果购买的是组合证书（单域名+泛域名），主域名同时支持绑定单域名和泛域名。 仅当证书类型为OV、OV Pro时，多个域名中可包含泛域名。其他类型的证书，仅支持绑定多个单域名。 具体如何填写请参见申请SSL证书时，如何填写证书中绑定的域名？。 父主题：

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域名注册 如何挑选域名？ 域名注册的是几级域名？ 注册域名、解析域名以及网站服务器的服务商是否需要保持一致？ 注册域名的区域与主机区域不一致可以正常解析吗？ 域名注册失败，是否会自动退费？ 域名注册失败的原因 什么是域名生效时间与有效期？ 注册的域名可以在哪里查看？ 为什么域名注册时，“立即购买”显示为灰色？

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已被注册：域名已被注册，需要重新修改域名名称或者选择其他后缀的域名。 在“查询结果”中可以看到不同后缀域名的首年价格，同时还可以查看“更多价格”。 更详细的域名价格信息请参见价格详情的“价格详情”页签。 您可以单击“查看域名信息”查看已被注册域名的域名注册信息（WHOIS）。 6. 在页面右侧的“域名清单”可

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域名被盗链，更换域名会影响之前的缓存吗？ 添加新的域名不会影响之前域名的缓存，两个域名缓存是分开的。 父主题： 缓存配置

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管理流程引擎的域名 流程引擎支持针对域名设置白名单，以放行指定域名或IP地址的访问请求。例如，企业内部办公网络的域名、业务接口调用IP地址或其他已确认正常的IP地址，您可以将这些IP地址添加至流程运行服务中的“应用配置 > 域名管理”予以放行，来自域名白名单的IP地址访问请求不会被拦截。

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API网关收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证，首先需要规范请求内容，然后再进行签名。客户端与API网关使用相同的请求规范，可以

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1标准的UTC时间格式：YYYYMMDDTHHMMSSZ。如果API发布到非RELEASE环境时，需要增加自定义的环境名称。 客户端须注意本地时间与时钟服务器的同步，避免请求消息头X-Sdk-Date的值出现较大误差。 ROMA Connect除了校验X-Sdk-Date的时间格

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，保证数据的完整性和一致性。 第三阶段：增量数据迁移。全量任务结束后，增量迁移任务启动，此时会从全量开始的增量数据持续的解析转换和回放，直到追平当前的增量数据。 第四阶段：为了防止触发器、事件在迁移阶段对于数据的操作，在结束任务阶段再迁移触发器、事件。 全量数据迁移的底层模块主要原理：

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Cassandra数据库可以同时为用户业务提供服务。当一个数据中心发生故障而另一个数据中心正常运行时，可以通过业务层的调度将故障区域的业务切换到正常区域，因为配置了异地双活，您可以在数据中心运行正常的区域继续处理数据。在业务不中断的前提下实现故障场景下业务的快速恢复，保证了故障场景下业务的连续性。 配置异地双活功能的具体操作请参见搭建双活关系。

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Store节点存储数据信息。 图1 备份原理 如图1所示， GaussDB (for MySQL)实例的备份是由计算层和存储层各自完成的。 计算层的主节点读取存储层的Common Log节点的日志信息，通过主节点备份到对象存储服务(OBS)中。 计算层的主节点向存储层的Slice Store节点发送命令备份数据信息，通过Slice

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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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常需要等待数据而拖慢任务的执行。因此，计算侧需要一个高速的缓存层来消除计算集群和OBS之间的数据访问鸿沟。为了解决这个问题，提出MemArts分布式客户端缓存，MemArts部署在计算侧的VM中，通过智能预取OBS上的数据来加速计算任务的执行。 图1 MemArtsCC结构图 表1

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和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型

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域名 获取域名列表 创建域名 删除域名 父主题： CAE API

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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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CF下的一个标签，可以在写入数据时任意添加，因此CF支持动态扩展，无需预先定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的个数和类型都可以不同。此外，每个CF都有独立的生存周期（TTL）。可以只对行上锁，对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库

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L、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构

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Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据

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