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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Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。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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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，

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Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink技术栈如图1所示。 图1 Flink技术栈 Flink在当前版本中重点构建如下特性： DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 其他特性继承开源社区，不做增强，具体请参考：https://ci

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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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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

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String 技术栈类型：Nodejs、Java、Tomcat、Python、Docker、Php。 version String 技术栈版本。 spec Object 技术栈相关参数，请参考表6。 system Integer 是否是系统技术栈。 1：系统技术栈。 0：自定义技术栈。 status

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数字化转型技术人员培训 培训简介 针对数字化转型中对计算基础人才需求，定制了面向鲲鹏计算、操作系统、数据库、HPC技术人员的技术讲解和应用培训。 培训对象 对计算基础感兴趣的硬件工程师、运维工程师、系统工程师 培训内容 表1 数字化转型技术人员培训课程清单 培训模块 培训课程 鲲鹏工程师培训

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ascsha为AS CS 主节点 虚拟主机 名，ersha为ASCS备节点虚拟主机名，虚拟机主机名可自定义。 这里无需写入虚拟IP地址与虚拟主机名对应关系，因为虚拟IP需要配置HA之后才能生效，暂时先不绑定给虚拟主机名，在安装完ASCS和ERS后再修改hosts文件，写入虚拟IP和虚拟主机名的对应关系。

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String 技术栈类型：Nodejs、Java、Tomcat、Python、Docker、Php。 version String 技术栈版本。 spec Object 技术栈相关参数，请参考表4。 system Integer 是否是系统技术栈。 1：系统技术栈。 0：自定义技术栈。 status

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根据技术栈ID删除技术栈 功能介绍 从API用于根据技术栈ID删除技术栈。 URI DELETE /v3/{project_id}/cas/runtimestacks/{runtimestack_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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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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Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍，请参见：https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后，会持久化到磁盘，同时，To

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HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式，策略对比如下： 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 VPA策略 AHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能，即Horizontal Pod Autoscaling。

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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

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在“挂载磁盘”界面上，选中ASCS备节点，并确保绑定到该云 服务器 的“挂载点”与4中的“挂载点”一致，完成磁盘的绑定。 创建浮动IP并绑定到云服务器 在云服务器列表界面，单击ASCS主节点的云服务器名称。 单击“网卡”页签，在云服务器的业务/客户端平面网卡后，单击“管理虚拟IP地址”，弹出“虚拟IP”界面。

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