MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一款面向存算分离架构的分布式计算侧缓存系统，采用极轻量化的架构设计，部署在计算侧的集群中，通过智能预取远端对象存储上的数据提供高速缓存能力，从而来加速计算任务执行。 MemArtsCC在存储层面将远端对象存储(OBS)上的对象进行切

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Key唯一性约束。因此，引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代，其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。 写时合并 Unique模型的写时合并实现，不同于Aggregate模型，查询性能更接近于Duplicate

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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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API实现 创建后端

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实现示例 调用时请按照实际的cc-gateway地址修改样例： https://ip:port/agentgateway 其中，ip为CC-Gateway 服务器 地址，port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 WORKNO为座席工号，PASSWORD为座席密码，PHONENUMBER为座席软电话号码。

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APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关（即API管理）后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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下一个任务。 通过并行审批，可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”，在这种投票触发方式下，将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程，即实现了会签功能。 父主题： 深入了解用户任务

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背景及原理（服务编排） 华为云Astro轻应用的服务编排，支持对逻辑判断组件、数据处理组件，以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排，实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发，程序员需要学习内容较多，开发效率相对低一些，开发门槛也高

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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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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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s-master/docs/concepts/flink-architecture/。 Flink原理 Stream & Transformation & Operator 用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成。 Stream

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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/。 更多关于Storm组件操作指导，请参考使用Storm。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据

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不够灵活（比如报错不符合预期、结果与预期不一致等）。 Spark 3.1.1版本实现了命令的本地化，使用Spark SQL Native DDL/DML取代Hive执行DDL/DML命令。一方面实现和Hive的解耦，另一方面可以对命令进行定制化。 DataSet DataSet是

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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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只读落后自愈技术原理 TaurusDB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 主节点与只读节点的通信

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成。 实现原理 RDS for PostgreSQL跨区域容灾实现原理说明： 在两个数据中心独立部署RDS for PostgreSQ L实例 ，通过RDS接口将生产中心RDS for PostgreSQL库中的数据同步到灾备中心RDS for PostgreSQL库中，实现RDS for

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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-apiserver

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数据库服务器备份和云数据库RDS备份有什么区别？ 数据库服务器备份的备份对象是部署MySQL或SAP HANA等数据库应用的 云服务器 ，对应用一致性有要求，需要在云备份控制台 购买云服务器 备份存储库，更多详情请参见数据库服务器备份。 云数据库RDS备份的备份对象是云数据库RDS实例，备份原理不同，详情请参见云数据库备份原理。

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并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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实时灾备功能，可实现主实例和跨区域的灾备实例之间的单主灾备（详见“云数据库 TaurusDB到云数据库 TaurusDB单主灾备” ），或双主灾备（详见“云数据库 TaurusDB到云数据库 TaurusDB双主灾备”）。 监控告警 配合CES服务，支持对云数据库 TaurusD

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CronFederatedHPA工作原理 CronFederatedHPA的工作原理如图1。创建CronFederatedHPA策略时，可以设定一个具体的时间，基于设定的时间调整HPA策略的最大和最小Pod数，也可以直接定时调整工作负载中的Pod数量。 图1 CronFederatedHPA工作原理 单独使用CronFederatedHPA

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