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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备份原理及方案 DDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos（路由）、Config（配置）和Shard（分片）组件构成。其中，Confi

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要求1.13.8及以上。 Cluster Autoscaler工作原理 Cluster Autoscaler主要流程包括两部分： 扩容流程： Autoscaler会每隔10s检查一次所有未调度的Pod，根据用户设置的策略，选择出一个符合要求的节点池进行扩容。 Autoscaler

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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：

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创建 CDM 迁移作业时，支持设置该作业的抽取并发数。 该参数设置为适当的值可以有效提升迁移速度，过小则会限制迁移速度，过大则会导致任务过载、迁移失败。 迁移的目的端为文件时，CDM不支持多并发，此时应配置为单进程抽取数据。 表中每行数据大小为1MB以下的可以设置多并发抽取，超过1MB的建议单线程抽取数据。

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备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。 压缩比

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单击页面右上角的“创建代理 服务器 ”按钮，进入“创建代理服务器”页面。 在“代理服务器配置”页签，根据表1，配置代理服务器参数。 表1 参数说明 参数 说明 区域 选择代理服务器所在区域。无公网迁移时，需要与目的端服务器在同一区域。 项目 选择代理服务器所在区域的项目。 虚拟私有云

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步骤一：创建代理服务器 创建一台云上服务器，作为连接线下服务器的代理服务器。 创建操作 登录华为云控制台购买 弹性云服务器 ，操作详情请参见自定义购买弹性 云服务器 。 代理服务器的CPU架构需要选择x86计算。 代理服务器的vCPUs需选择4vCPUs或以上规格，内存需选择8GiB或以上规格。

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nx反向代理服务器。用户对代理无感知，只需要将请求发送到反向代理服务器，然后由反向代理服务器向OBS获取数据，再返回给用户。反向代理服务器和OBS对外看做一个整体，仅暴露代理服务器的IP地址，隐藏了OBS真实的 域名 或IP地址。 图1 通过Nginx反向代理访问OBS原理 约束与限制

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代理服务器的使用场景 代理服务器主要针对使用专线/VPN等方式的迁移场景，源端服务器和华为云VPC之间打通了连接，迁移时虽然数据流走的是内网，但是仍然需要访问其他云服务管理面来注册服务。由于源端服务器没有访问公网能力，这时就需要一台代理服务器，源端服务器流量通过专线走到这台云上代

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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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自动建表原理介绍 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将Oracle整库迁移到DWS，CDM在DWS上自动建表，会将Oracle的NUMBER(3

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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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mingContext通过运行任务处理Executor内存中的Block来执行Job。 周期性的设置检查点（橙色箭头） 为了容错的需要，StreamingContext会周期性的设置检查点，并保存到外部文件系统中。 容错性 Spark及其RDD允许无缝的处理集群中任何Worker节点的故障。鉴于Spark

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Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和 MRS 大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；

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口、过滤、并发度设置等功能。 易于扩展：CQL提供了拓展接口，以支持日益复杂的业务场景，用户可以自定义输入、输出、序列化、反序列化等功能来满足特定的业务场景 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

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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景

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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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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

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HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://hbase

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Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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