22及以上。 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。 轻分析类业务 报表查询通常SQL复杂而且比较耗费时间，通过并行查询可以加速单次查询效率。 系统资源相对空闲 并行查询会使用更多的系统资源，只

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查看监控指标及审计关键操作，以便及时了解 GaussDB (for MySQL)的健康状态。 数据迁移 使用DRS迁移到GaussDB(for MySQL)数据 使用mysqldump迁移GaussDB(for MySQL)数据 数据库连接 绑定和解绑公网地址 修改数据库端口 管理数据库集群

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使用DRS迁移到GaussDB(for MySQL)数据。 使用mysqldump迁移到GaussDB(for MySQL)数据。 发布区域：全部 使用DRS迁移数据 使用mysqldump迁移数据 重置管理员密码 在使用GaussDB(for MySQL)过程中，如果忘记数据库帐号密码，可以重新设置密码。

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Convertor支持语法迁移的源端及目标端数据库类型如下： 序号 功能清单 描述 1 Teradata Perl迁移 Database Schema Convertor支持将Teradata Perl文件迁移到GaussDB(DWS)、GaussDB 300和DWS 2 Teradata SQL迁移 Database

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图43 数据库恢复2 创建恢复测试环境的库 图44 数据库恢复3 选择实例 图45 数据库恢复4 图46 数据库恢复5 修改恢复的数据库名称（同一个备份库，恢复两个以上的库需要改库的名称）： 图47 数据库恢复6 启动任务 图48 数据库恢复7 查看恢复任务 图49 数据库恢复8 按照同样的方法，恢复生产环境的库。

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数据库代理（PostgreSQL） 开启数据库代理 关闭数据库代理 查询数据库代理信息 修改读写分离权重 修改读写分离阈值 数据库代理规格变更 查询数据库代理可变更的规格（v3） 查询数据库代理可变更的规格（v3.1） 父主题： API v3

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gaussdbformysql:instance:setSqlFilterRules - GET /v3/{project_id}/instances/{instance_id}/sql-filter/rules gaussdbformysql:instance:getSqlFilterRule

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、计算等级及实例的分配存储空间而定。 Default 标签 可选参数 标签用于标识云资源，当您拥有相同类型的许多云资源时，可以使用标签按各种维度（例如用途、所有者或环境）对云资源进行分类。 Default 数据库实例信息填写完成后，单击立即购买并完成支付后，创建云数据库MySQL完成。

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GaussDB(for MySQL)云数据库 云数据库 GaussDB(for MySQL)是华为自研的最新一代企业级高扩展高性能分布式数据库，完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储，采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，故障秒级切换，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。

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LargeUpdate相关方法必须在JDBC4.2及以上版本使用。 父主题： JDBC接口参考

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Spark基本原理 Spark组件适用于 MRS 3.x之前版本。 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，统一的大数据应用，对数据进行离线处理，流式处理，交互式分析等等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比

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储策略等操作。 Hive： 编辑、执行SQL/HQL语句；保存、复制、编辑SQL/HQL模板；解释SQL/HQL语句；保存SQL/HQL语句并进行查询。 数据库展示，数据表展示。 支持多种Hadoop存储。 通过Metastore对数据库及表和视图进行增删改查等操作。 如果使用I

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eeper，HDFS等）进行安全集成。 灵活的拓扑定义及部署 使用Flux框架定义及部署业务拓扑，在业务DAG发生变化时，只需对YAML DSL（domain-specific language）定义进行修改，无需重新编译及打包业务代码。 与外部组件集成 支持与多种外部组件集成，

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able/sqlClient.html。 CEP in SQL Flink允许用户在SQL中表示CEP（Complex Event Processing）查询结果以用于模式匹配，并在Flink上对事件流进行评估。 CEP SQL通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。

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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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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

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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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0)字段映射到DWS的SMALLINT。 图1 自动建表的字段映射 CDM 在Hive中自动建表时，Hive表与源表的字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive，CDM在Hive上自动建表，会将Oracle的YEAR字段映射到Hive的DATE。 针对DECIMAL

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云数据库MySQL/MySQL数据库连接参数说明 连接MySQL数据库连接时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 MySQL数据库连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名

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位到具体的Region。元数据表包括“hbase:meta”表，用于记录用户表的Region信息，例如，Region位置、起始RowKey及结束RowKey等信息。 元数据表和用户表的映射关系如图 元数据表和用户表的映射关系所示。 图4 元数据表和用户表的映射关系 数据操作流程 HBase数据操作流程如图

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息，请参考HQL 语言手册。 图3为Hive的结构简图。 Metastore：对表，列和Partition等的元数据进行读写及更新操作，其下层为关系型数据库。 Driver：管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler：编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。

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