背景及原理（服务编排） AstroZero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。A

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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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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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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

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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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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

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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/。 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，

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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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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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是利用华为云数字资产链 DAC提供的底层 区块链 技术构建的数字资产管理平台，可以实现数字资产的铸造、发行、流转、确权等全生命周期管理。 方案架构 该解决方案基于华为云服务构建，数字资产链 DAC提供底层区块链技术， 云服务器 部署平台业务，云数据库提供平台数据存储能力，快速帮助用户在华

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tamp，csi-provisioner认为不需要删除底层卷，于是跳过删底层卷的流程，直接开始删除PV，这样PVC和PV被成功删除，但是底层卷残留。关于此问题的逻辑代码请参见controller。 解决方案 对于已残留的底层存储，请通过手动删除的方式进行清理。 对于未删除的动态创

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集上来的底层设备数据。 运维人员 运维人员会通过 虚拟专用网络 访问到云 堡垒机 ，然后回通过云堡垒机去访问虚拟私有云中部署的 服务器 进行调试及运维，其中运营运维中还包括：云日志服务、 云监控服务 、云备份、CCM。 云服务关系 RDS（for PostgreSQL) 是关系型数据库，存储业务数据；

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并行查询简介 什么是并行查询 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

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数据库服务器备份和云数据库备份有什么区别？ 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。 云数据库备份的备份对象是云数据库RDS实例，备份原理不同

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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

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负责转发请求，对请求进行处理。 视图（View） - 界面设计人员进行图形界面设计。 模型（Model） - 程序员编写程序应有的功能（实现算法等等）、数据库专家进行数据管理和数据库设计(可以实现具体的功能)。

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CCE容器云存储PVC能否感知底层存储故障？ CCE PVC按照社区逻辑实现，PVC本身的定义是存储声明，与底层存储解耦，不负责感知底层存储细节，因此没有感知底层存储故障的能力。 云监控服务CES 具备查看云服务监控指标的能力：云监控服务基于云服务自身的服务属性，已经内置了详细全

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t/rda目录并执行，以自动化采集系统信息。 数据库采集 权限要求：需要使用具有最高权限的账号进行数据库采集，以确保能够访问所有必要的数据。对于不同的数据库系统，应使用以下账号： MySQL：使用root账号。 PostgreSQL：使用postgres账号。 MongoDB： 使用admin权限账号。

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查找所有实现 您可以在代码编辑器中右键单击所选符号，然后选择上下文菜单中的“快速查看”>“查看实现”（或按下 “Ctrl+Alt+B”（IDEA快捷键）），来查看该符号的实现。 父主题： 代码浏览

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e()方法。需要在Reconcile()方法中实现协调逻辑，创建Service、StatefulSet等资源，并更新应用实例状态，实现的过程中，可以参考： 查询资源：控制器使用controller-runtime库中的Client实现对Kubernetes资源的增查改删，示例代码参见：example_test

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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

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