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

查看更多 →

Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下：

查看更多 →

节点伸缩原理 HPA是针对Pod级别的，可以根据负载指标动态调整副本数量，但是如果集群的资源不足，新的副本无法运行的情况下，就只能对集群进行扩容。 CCE集群弹性引擎是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件，根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容，同

查看更多 →

您可以通过MongoDB客户端自带的备份恢复工具对自建MongoDB或云上MongoDB数据库进行手动备份。 通过mongoexport工具备份 集群 副本集 单节点 您可以通过MongoDB客户端自带的备份恢复工具对自建MongoDB或云上MongoDB数据库进行手动备份。 下载备份文件 使用OBS

查看更多 →

背景和原理（对象） 华为云Astro轻应用提供的数据对象（Object）定义功能，对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表，用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据，可理解为数据库中的数据表（逻辑表，系统实际

查看更多 →

迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

查看更多 →

设备孪生工作原理 边缘节点纳管后，会在边缘节点上安装Edge Agent，其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub：WebSocket客户端，包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin：设备孪生，负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

查看更多 →

设备孪生工作原理 边缘节点纳管后，会在边缘节点上安装Edge Agent，其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub：WebSocket客户端，包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin：设备孪生，负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

背景与原理（BPM） 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过华为云Astro轻应用的流程编排BPM（Business Process Management）功能实现的，通过在前端页面调用BPM完成工单流转，即客服人员创单，派单员派发工单，维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即

查看更多 →

只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

查看更多 →

从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。

查看更多 →

权限。 手动配置HDFS目录存储策略，配置动态存储策略等操作。 Hive： 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。

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 →

tate Backend，State可以存储在内存上或RocksDB等上，并支持异步以及增量的Checkpoint机制。 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。

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 →

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 →

自动建表原理介绍 CDM将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在 数据仓库 服务（Data Warehouse Service，简称DWS）中自动建表时，DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

查看更多 →