op、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。

查看更多 →

38位时，Hive按38位创建，s小于0时，按0创建，受Hive数据类型限制，此场景可能会导致数据写入后精度丢失。 表1 MySQL->Hive自动建表时的字段映射 数据类型（MySQL） 数据类型（Hive） 说明 数值类型 tinyint(1)，bit(1) BOOLEAN - TINYINT

查看更多 →

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

查看更多 →

d Streaming，支持DataSet API来构建流式应用，提供了exactly-once的语义支持，流和流的join操作支持内连接和外连接。 MRS 服务的Spark组件支持pandas_udf，可以利用pandas_udf替代pyspark中原来的udf对数据进行处理，可

查看更多 →

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IE浏览器访问Hue界面来执行HQL，由于浏览器存在的功能

查看更多 →

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，

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

通过DAS连接Flexus云数据库RDS实例（推荐） 操作场景 数据管理服务（Data Admin Service，简称DAS）是一款专业的简化数据库管理工具，提供优质的可视化操作界面，大幅提高工作效率，让数据管理变得既安全又简单。您可以通过数据管理服务连接并管理实例。Flexu

查看更多 →

功能介绍 云数据库 GaussDB (for MySQL)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。并行查询的性能

查看更多 →

22.07.000。 会话级连接池工作原理 会话级连接池适用于短连接场景。 当您的客户端连接断开时，系统会判断当前的连接是否为闲置连接。如果是闲置连接，系统会将该连接放到代理的连接池中并保留一小段时间。在客户端重新发起连接时，如果连接池中有可用的连接，则可直接使用，从而减少与数据

查看更多 →

Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

查看更多 →

单集群ZooKeeper最大实例数 9 ZooKeeper最大实例数 每个ZooKeeper实例，单个IP最大连接数 2000 - 每个ZooKeeper实例，最大连接总数 20000 - 默认参数情况下，最大ZNode数 2000000 ZNode数量过大会对服务稳定性造成影响，降低组件读写性能。

查看更多 →

点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。 图4 Agent数据传输流程

查看更多 →

Manager基本原理 Manager功能 Manager是MRS的运维管理系统，为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。

查看更多 →

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

查看更多 →

设置连接池 操作场景 会话级连接池适用于短连接场景。使用会话级连接池，可减少短连接业务频繁建立连接导致数据库负载高。 连接池默认为关闭状态，可选会话级连接池。 会话级连接池工作原理 在客户端断开连接时，RDS会判断当前的连接是否为闲置连接。如果是闲置连接，该连接将会被放到连接池中并保留一小段时间。

查看更多 →

DBService基本原理 DBService简介 DBService是一个高可用性的关系型数据库存储系统，适用于存储小量数据（10GB左右），比如：组件元数据。DBService仅提供给集群内部的组件使用，提供数据存储、查询、删除等功能。 DBService是集群的基础组件，H

查看更多 →

42345678901 1 name3 1 2020/6/13 17:38 N … … … … … 行式数据库中处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起，而在列式数据库系统中，数据按如下表2顺序存储： 表2 列式数据库 row: 0 1 2 N ID: 12345678901 32345678901 42345678901

查看更多 →

IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

查看更多 →