其他组件接入 操作场景 使用自定义Exporter创建采集任务，可以监控该组件的相关指标，并通过Exporter上报数据库指标，用于异常报警和Grafana监控大盘展示。 前提条件 主机已安装UniAgent，且状态为运行中。 已创建E CS Prometheus实例。 操作步骤 登录AOM

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其他组件使用 创建组件 日期选择器 漏斗图 仪表盘 进度条 产业分布图 里程碑 父主题： 大屏组件

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部署组件 本示例在环境下部署组件。 概述 本文通过调用部署组件接口部署一个组件。 API的调用方法请参见3 如何调用API。 操作步骤 部署组件。 调用部署组件接口，请求示例如下： curl -k -H "Content-Type:application/json" -H "X-Environment-ID:

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其他组件(华为提供) 表1 其他组件 文档数据库服务DDS 对象存储服务 OBS 弹性文件服务SFS MRS 服务 分布式消息服务 DMS Kafka版 数据仓库 服务DWS 父主题： 实施步骤

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VMware备份 VMware备份操作流程 下载eBackup镜像模板 配置云上和云下的通信 规划网络 安装eBackup 配置eBackup 增加VMware受保护环境 准备备份存储 备份 恢复 管理VMware受保护环境 管理备份存储 管理备份 常用操作

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基础组件部署 Nginx 全文检索 统一支撑平台 一体化数据管理平台 共享门户 开放门户 数据交换平台管理端 数据交换节点 父主题： 实施步骤

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选择关闭：使用界面配置来部署组件。 选择开启：使用YAML配置来部署组件。 图2 设置构建参数 单击“下一步”。 组件部署方式为CCE容器部署且5中“YAML模式”选择开启，请执行7~9。 组件部署方式为虚拟机部署，请执行10~14。 组件部署方式为CCE容器部署且5中“YAML模式”选择关闭，请执行10~14。

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重新部署组件 单批发布方式重新部署 滚动发布方式重新部署 灰度发布（金丝雀）方式重新部署 父主题： 组件管理

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Hue与其他组件的关系 Hue与Hadoop集群的关系 Hue与Hadoop集群的交互关系如图1所示。 图1 Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互，用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户

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HetuEngine与其他组件的关系 HetuEngine安装依赖MRS集群，其中直接依赖的组件如表1所示。 表1 HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。

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Doris与其他组件的关系 Doris与HDFS组件的关系 Doris支持导入和导出HDFS数据，并且支持直接查询HDFS数据源。 Doris与Hudi组件的关系 Doris支持直接查询Hudi数据源。 Doris与Spark组件的关系 使用Spark Doris Connect

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使用VMware备份恢复至云上 服务器 可以将VMware备份恢复至云上其他的服务器中，实现云上容灾和业务快速部署。 背景说明 同步至云端的备份无法创建服务器。 同步的备份只能用于恢复至其他的 云服务器 ，可以恢复至系统盘和数据盘。 执行恢复操作前，请务必按照操作步骤完成安全组的配置，否则可能会导致恢复失败。

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HDFS与其他组件的关系 HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志

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Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(D

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HBase与其他组件的关系 HBase和HDFS的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日

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Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系

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Flink与其他组件的关系 Flink与Yarn的关系 Flink支持基于Yarn管理的集群模式，在该模式下，Flink作为Yarn上的一个应用，提交到Yarn上执行。 Flink基于Yarn的集群部署如图1所示。 图1 Flink基于Yarn的集群部署 Flink Yarn C

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Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn

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Kafka与其他组件的关系 Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka

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CDL与其他组件的关系 CDL组件基于Kafka Connect框架，抓取的数据都是通过kafka的topic做中转，所以首先依赖Kafka组件，其次CDL本身存储了任务的元数据信息和监控信息，这些数据都存储在数据库，因此也依赖DBService组件。 父主题： CDL

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