云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

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  • APP认证工作原理

    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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  • 只读落后自愈技术原理

    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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  • Spark基本原理

    ontext API访问。 val sparkContext = sparkSession.sparkContext Structured Streaming原理 Structured Streaming是构建在Spark SQL引擎上的流式数据处理引擎,用户可以使用Scala、

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  • Hue基本原理

    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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  • Storm基本原理

    的业务场景,用户可以自定义输入、输出、序列化、反序列化等功能来满足特定的业务场景 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

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  • Flink基本原理

    Flink整个系统包含三个部分: Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务(流式作业)的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点,执行具体的用户任务。TaskManager可以有多个,各个TaskManager都平等。 JobManager

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  • YARN基本原理

    率。 多重租赁。支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。为防止单个应用程序、用户或者队列独占集群中的资源,MRS集群管理员可为之增加多重约束(比如单个应用程序同时运行的任务数等)。 安全保证。每个队列有严格的ACL列表规定它的访问用户,每个用户可指定哪些用户允许查看自己应用程序的

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  • 自动建表原理介绍

    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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  • 背景及原理(服务编排)

    oop、跳出循环Break、决策Decision和等待Wait。 商业对象:将封装好的BO能力作为服务编排中的一个节点。 连接器:将短信发送、支付等第3方连接器作为当前服务编排中的一个节点。 除了图形化编排,AstroZero也支持服务编排的在线测试验证,以及问题跟踪调试,方便您及时发现并解决问题。

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  • FederatedHPA工作原理

    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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  • 只读落后自愈技术原理

    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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  • 工作负载伸缩原理

    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

    表需要访问HMaster更新meta信息)。 HBase Client连接到包含对应的“hbase:meta”表的Region所在的RegionServer,并获得相应的用户表的Region所在的RegionServer位置信息。 HBase Client连接到对应的用户表Reg

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  • Hive基本原理

    Columnar)这几种存储格式。 Hive体系结构: 用户接口:用户接口主要有CLI,Client和WebUI。其中最常用的是CLI,CLI启动的时候,会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server。在启动Client模式的时候,需要指出Hive

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  • Kafka基本原理

    者。如果所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

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  • HetuEngine基本原理

    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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  • 自动建表原理介绍

    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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  • 工作负载伸缩原理

    controller根据当前指标和期望指标来计算缩放比例,计算公式如下: 期望实例数 = 向上取整[当前实例数 * ( 当前的指标值 / 目标值 )] 例如当前的指标值是200m,目标值是100m,那么按照公式计算期望的实例数就会翻倍。那么在实际过程中,可能会遇到实例数值反复伸缩,导致集群震荡。为了保证稳定性,HPA

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装,确保客户端签名、APIC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HTT

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  • 产品架构和功能原理

    实例节点IP访问权限,无需增加网段。 可靠性设计 连接异常自动重试:当网络闪断、数据库倒换等场景造成DRS和数据库连接异常,会自动重试直到任务恢复。 具备断点续传能力:源数据库或目标数据库连接出现异常时,自动记录当前回放位点,等故障修复后,自动从上一次位点接续回放,保证同步数据的一致性。

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  • GaussDB(for MySQL)备份原理

    。 备份过程会占用少量CPU内存资源。因此在备份期间,实例主节点的CPU使用率和内存使用率,会有一点升高,属于正常现象,存储层的备份用户侧不感知。最终的备份文件将以多个数据文件形式存储在 对象存储服务 (OBS)中,不会占用实例的磁盘空间。 父主题: 数据备份

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