创建函数流，编排函数。 触发函数流执行，对图片进行转码处理。 完成本教程后，您的公有云账户将存在以下资源： 1个OBS桶（上传需要处理的图像） 1个图片处理的函数（test-rotate） 1个编排函数的函数流（test-rotate-workflow） 父主题： 工作流+函数：自动化处理OBS中数据

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日志中的关键信息进行分析和处理，把过滤后的日志转存到另外的日志流中，如图1所示。 图1 处理流程 案例价值点 通过 云日志服务LTS ，快速完成日志采集和转换。 基于Serverless无服务架构的函数计算提供事件触发、弹性伸缩、无需运维、按需付费的数据加工、分析。 把过滤后的日志转

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案例概述 FunctionGraph支持在函数内访问客户的Redis数据库。本文介绍如何使用FunctionGraph和Redis客户端的能力，实现一个高可定制、高可靠、高可观测的最佳实践。 父主题： 使用函数访问Redis数据库

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参考案例 通过AOM助力系统运维能力提升，降低运维成本与难度 基于LTS采集多类端侧日志，问题全链路追踪分析和业务运营分析 LTS助力某公司高效完成日常业务运维与等保合规 父主题： 卓越运营支柱

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客户案例 美柚一站式迁移华为云数据库案例 某金融科技企业广告RTA业务实践 金智教育业务数字化降本增效案例 父主题： 最佳实践

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查询案例 功能介绍 查询满足指定条件的案例列表 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/irobot/articles/search 表1 Query参数

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案例概述 场景介绍 通过 CTS 云审计服务，完成对公有云账户对各个云服务资源操作和结果的实时记录。 通过在 函数工作流 服务中创建CTS触发器获取订阅的资源操作信息，经由自定义函数对资源操作的信息进行分析和处理，产生告警日志。 SMN消息通知服务通过短信和邮件推送告警信息，通知业务人员进行处理。处理流程如图1所示。

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失败案例 案例总览 MongoDB->DDS实时迁移 MySQL->MySQL实时迁移和同步 MySQL-> GaussDB (for MySQL)实时迁移和同步 MySQL->GaussDB(DWS)实时同步 MySQL-> CSS /ES实时同步 PostgreSQL->PostgreSQL实时同步

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案例概述 本手册基于函数工作流服务实践所编写，用于指导您使用函数工作流服务实现图片压缩的功能。（当前“OBS应用事件源”仅支持华北-北京四、华北-乌兰察布一、华东-上海一。） 场景介绍 将图片上传到特定的OBS桶中 将用户上传的每个图像的尺寸进行压缩 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶中

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案例概述 本手册基于函数工作流服务实践所编写，用于指导您使用函数工作流服务实现为图片打水印的功能。（当前“OBS应用事件源”仅支持华北-北京四、华北-乌兰察布一、华东-上海一。） 场景介绍 将图片上传到特定的OBS桶中。 将用户上传的每个图片打水印。 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶中。

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案例概述 场景介绍 通过CTS 云审计 服务，完成对公有云账户对各个云服务资源操作动作和结果的实时记录。 通过在函数工作流服务中创建CTS触发器获取订阅的资源操作信息，经由自定义函数对资源操作的信息进行分析和处理，产生告警日志。 SMN消息通知服务通过短信和邮件推送告警信息，通知业务人员进行处理。处理流程如图1所示。

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案例概述 场景介绍 该案例演示客户如何使用FunctionGraph 与IoTDA 服务组合，处理物联网设备上报以及设备状态变动的相关数据。物联网设备在IoTDA 平台进行管理，设备产生的数据可以从IoTDA直接流转触发FunctionGraph 的函数运行。用户可以根据需要编写函数处理这些数据。

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案例概述 场景介绍 MetaERP业务场景进行微服务Serverless化改造，如图1所示，将低频使用但资源占用大的微服务逻辑，拆分成独立函数，常驻实例缩容到0；剩余微服务逻辑以Spring兼容方式进行函数化，实现函数化后的微服务快速冷启动和弹性，常驻实例减半。 图1 MFA Serverless改造前后架构

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案例概述 您可以通过华为云函数工作流服务的应用中心部署AI绘画Stable-Diffusion应用，且支持自定义模型上传等能力。您可以快速访问Stable-Diffusion WebUI界面绘图，实现文生图、图生图等功能。（目前仅支持华东-上海一） 父主题： 通过应用中心部署AI绘画Stable-Diffusion

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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);

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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);

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案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：

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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);

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有没有Kafka Stream的案例？ Kafka Stream的案例请参见Kafka Stream的官网。 父主题： 实例问题

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跨地域的指定资源授权案例（原多项目管理案例） 实践场景 实践步骤

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此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，引用SubPlan结果的算子可能需要反复的调用获取这个SubPlan的值，即SubPlan以下的结果要重复执行很多次。具体如下： 优化说明 此优化的核心就是消除子查询。那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为： 1 2 3 4

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