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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 数据迁移进阶实践

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份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在 对象存储服务 上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，主备实例的每个节点的

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 父主题： 关键操作指导

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导

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将用户交互的前端页面与各种任务之间进行编排，形成一个完整的商业流。 支持长流程 步骤之间可以是立即执行，也可以是小时、天、甚至更长时间的间隔，支持SLA期限管理。 跨人员的工作流 支持每一步由不同的用户、组串行或并行处理。 BPM内部进行调用 BPM可以作为子BPM被其他BPM进行内部调用。在总的BPM中使用“调用活动”元素，可嵌套使用子BPM。

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计算出代价最小的一个计划，作为最终的顺序优化结果。 代价的具体计算方法： 当前版本，代价的衡量基于Join出来的数据条数：Join出来的条数越少，代价越小。Join条数的多少，取决于参与Join的表的选择率。表的数据条数，取自表级别的统计信息。 过滤条件过滤后的条数，由列级别的统计信息，max，min，以及NDV（Number

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 进阶实践

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采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，主备实例的每个节点的规格保持一致。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。

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取决于源端数据源的性能。 如需优化，请参见源端数据源的相关说明文档。 网络带宽 CDM 集群与数据源之间可以通过内网、公网VPN、NAT或专线等方式互通。 通过内网互通时，网络带宽是根据不同的CDM实例规格的带宽限制的。 cdm.large实例规格CDM集群网卡的基准/最大带宽为0

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池需要扩容的节点数量。 Simulator： 负责缩容场景下，找到满足缩容条件的节点。 Expander： 负责在扩容场景下，根据用户设置的不同的策略来，从Estimator选出的节点池中，选出一个最佳的选择。当前Expander有多种策略，如表1。 表1 CCE支持的Expander策略

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例的磁盘空间。 图2 副本集备份原理图 单节点实例 单节点的备份是在仅有的一个节点上进行的，最终的备份文件将以压缩包的形式存储在对象存储服务（OBS）中，不会占用实例的磁盘空间。 单节点的备份基于mongodump实现，备份过程中会额外占用节点的CPU、内存等资源，资源不足时会出

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存在数据库大宽表中）。 您可以围绕对象这一核心，定义相关的字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时的触发事件等。如果把待开发的业务系统比作一部电影，对象就是电影中的一个个角色，需要勾勒角色的外貌、性格特点、人物关系和所经历的剧情。 租户开发者可以自定义对象（Custom Obje

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我创建的对象 我检出的对象 “我检出的对象”页签以列表形式展示，当前用户名下的所有状态为“检出”的对象，包括文档、部件、图纸等。在该列表页面，您可以查看当前检出对象的“编码”“名称”“流程状态”“创建者”和“版本”等信息。单击“编码”列的具体对象编码，可进入该对象的详情页。 图2 我检出的对象

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我的工作空间 我的导出任务 我的导入任务 父主题： 运行态使用指南

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要对数据或者日志的更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的日志，而不是完整的数据集，就能够提供容错

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过界面图形化的方式查看ZooKeeper。 有关Hue的详细信息，请参见：http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python（开放源代码的Web应用框架）的Web框架上的Web应用程序，采用了MTV（模型M-模板T-视图V）的软件设计模式。

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Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed

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精确一次语义：Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性，为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，即使在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。 丰富的时间语义 时间是流处理应用的重要组成部分，对于实时流处理应用来说，基于时间语义的窗口聚合、检

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