华为云用户手册

定向流量配置规则 各运营商配置规则如下： 表格中的定向信息（ 域名 /IP）仅用于举例，请勿直接使用，具体定向信息请根据您的实际情况填写。 * 通配符代表any，如https://*.example.com，该域名包含https://www.example.com、https://a.example.com、https://b.example.com等。* 仅可代表一段any，不能用https://*.*.com表示。 中国电信：定向IP不超过5个，定向域名不超过10个，IP和域名都有时总数不超过10个，仅域名支持通配符。配置时效5个工作日左右。示例如下： 类型 协议 是否通配 定向信息（仅作为示例参考，请勿直接使用） 端口号 域名 http 是 http://www.*.example.com:80 选填（默认80） 域名 https 否 https://www.example.com:443 选填（默认443） 域名 udp或者tcp 否 tcp://example.com 选填 域名 其它 是 mqtt://*.example.com 选填 IP -- -- 127.0.0.1 -- 中国联通：定向域名+定向IP最多可配置10个，http协议时系统默认会在最后加上"/*"，http、https协议支持通配符。配置时效7个工作日左右。示例如下： 类型 协议 是否通配 定向信息（仅作为示例参考，请勿直接使用） 端口号 域名 http 否 http://www.example.com 选填 域名 https 是 https://*.example.com -- 域名 tcp或者udp -- tcp://example.com 选填 域名 其它 -- mqtt://example.com 选填 IP -- -- 127.0.0.1 选填 中国移动：定向域名+定向IP最多可配置10个，仅域名支持通配符。配置时效6周左右。示例如下： 类型 协议 是否通配 定向信息（仅作为示例参考，请勿直接使用） 端口号 域名 http 否 http://www.example.com 选填 域名 https 是 https://www.*.example.com 选填 域名 udp或者tcp 是 tcp://*.example.com 选填 域名 其它 否 mqtt://example.com 选填 IP -- -- 127.0.0.1 -- 三网：定向域名+定向IP最多可配置10个，仅域名支持通配符。配置时效5个工作日左右。示例如下： 类型 协议 是否通配 定向信息（仅作为示例参考，请勿直接使用） 端口号 域名 http 否 http://www.example.com 选填 域名 https 是 https://www.*.example.com 选填 域名 udp或者tcp 是 tcp://*.example.com 选填 域名 其它 否 mqtt://example.com 选填 IP -- -- 127.0.0.1 选填

消费组 表3 消费组约束与限制 限制项 约束与限制 创建消费组的数量 消费组的数量根据产品规格确定，不支持修改。 当消费组的数量达到上限后，您无法继续创建消费组。 是否需要创建消费组、消费者、生产者 不需要单独创建消费组、生产者和消费者，在使用时自动生成，实例创建后，直接使用即可。 消费位点重置 支持重置消费2天内任意时间点的消息。 重置消费进度 重置消费进度可能会导致重复消费。 代理故障场景 实例中部分代理故障时，无法创建、修改和删除消费组，只能查询消费组。

实例 表1 实例约束与限制 限制项 约束与限制 版本 实例创建后，不支持变更版本。建议服务端版本和客户端版本保持一致。 存储空间 磁盘类型创建完成后不可修改。 只支持扩大存储空间，不支持减小存储空间。 扩容存储空间有次数限制，最多扩容20次。 代理个数 只支持增加代理个数，不支持减小代理个数。 代理规格 支持扩容代理规格。 若实例Broker数为1，扩容期间会导致Broker主备切换，造成业务中断30秒以内。 若实例Broker数大于1，且Topic分布到多个Broker上，则扩容期间会发生秒级连接闪断。顺序消息可能会发生乱序，请谨慎评估业务影响，建议您在业务低峰期扩容。 修改VPC/子网/可用区 实例创建后，不支持修改VPC/子网/可用区。 Request-Reply机制 不支持此机制。 修改配置参数 不支持调用开源接口修改配置参数。

规则 Hudi表必须设置合理的主键。 Hudi表提供了数据更新和幂等写入能力，该能力要求Hudi表必须设置主键，主键设置不合理会导致数据重复。主键可以为单一主键也可以为复合主键，两种主键类型均要求主键不能有null值和空值，可以参考以下示例设置主键： SparkSQL： -- 通过primaryKey指定主键，如果是复合主键需要用逗号分隔。 create table hudi_table ( id1 int, id2 int, name string, price double ) using hudi options ( primaryKey = 'id1,id2', preCombineField = 'price' ); SparkDatasource： --通过hoodie.datasource.write.recordkey.field指定主键。 df.write.format("hudi"). option("hoodie.datasource.write.table.type", COPY_ON_WRITE). option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "price"). option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id1,id2"). FlinkSQL： --通过hoodie.datasource.write.recordkey.field指定主键。 create table hudi_table( id1 int, id2 int, name string, price double ) partitioned by (name) with ( 'connector' = 'hudi', 'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'id1,id2', 'write.precombine.field' = 'price') Hudi表必须配置precombine字段。 在数据同步过程中不可避免会出现数据重复写入、数据乱序问题，例如：异常数据恢复、写入程序异常重启等场景。通过设置合理precombine字段值可以保证数据的准确性，老数据不会覆盖新数据，也就是幂等写入能力。该字段可用选择的类型包括：业务表中更新时间戳、数据库的提交时间戳等。precombine字段不能有null值和空值，可以参考以下示例设置precombine字段： SparkSQL: --通过preCombineField指定precombine字段。 create table hudi_table ( id1 int, id2 int, name string, price double ) using hudi options ( primaryKey = 'id1,id2', preCombineField = 'price' ); SparkDatasource: --通过hoodie.datasource.write.precombine.field指定precombine字段。 df.write.format("hudi"). option("hoodie.datasource.write.table.type", COPY_ON_WRITE). option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "price"). option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id1,id2"). Flink: --通过write.precombine.field指定precombine字段。 create table hudi_table( id1 int, id2 int, name string, price double ) partitioned by (name) with ( 'connector' = 'hudi', 'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'id1,id2', 'write.precombine.field' = 'price') 流式计算采用MOR表。 流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级，结合Hudi两种表模型的对比，因此在实时入湖场景中需要选择MOR表模型。 Hudi表名以及列名采用小写字母。 多引擎读写同一张Hudi表时，为了规避引擎之间大小写的支持不同，统一采用小写字母。

建议 Spark批处理场景，对写入时延要求不高的场景，采用COW表。 COW表模型中，写入数据存在写放大问题，因此写入速度较慢；但COW具有非常好的读取性能力。而且批量计算对写入时延不是很敏感，因此可以采用COW表。 Hudi表的写任务要开启Hive元数据同步功能。 SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。

规则 有数据持续写入的表，24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR表，不管是流式写入还是批量写入，需要保证每天至少完成1次Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。 这是由于读MOR表涉及到log合并，大log合并需要消耗大量的资源并且速度很慢。 长时间进行一次Compaction需要耗费很多资源才能完成，且容易出现OOM。 阻塞Clean，如果没有Compaction操作来产生新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑，建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:8配置，保证Compaction作业稳定运行。当Compaction出现OOM问题，可以通过调大内存占比解决。

优化shuffle并行度，提升Spark加工效率 所谓的shuffle并发度如下图所示： 集群默认是200，作业可以单独设置。如果发现瓶颈stage（执行时间长），且分配给当前作业的核数大于当前的并发数，说明并发度不足。通过以下配置优化。 场景 配置项 集群默认值 调整后 Jar作业 spark.default.parallelism 200 按实际作业可用资源2倍设置 SQL作业 spark.sql.shuffle.partitions 200 按实际作业可用资源2倍设置 hudi入库作业 hoodie.upsert.shuffle.parallelism 200 非bucket表使用，按实际作业可用资源2倍设置 动态资源调度情况下（spark.dynamicAllocation.enabled= true）时，资源按照spark.dynamicAllocation.maxExecutors评估。

初始化Hudi表时，可以使用BulkInsert方式快速写入数据 示例： set hoodie.combine.before.insert=true; --入库前去重，如果数据没有重复 该参数无需设置。 set hoodie.datasource.write.operation = bulk_insert; --指定写入方式为bulk insert方式。 set hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism = 4; --指定bulk_insert写入时的并行度，等于写入完成后保存的分区parquet文件数。 insert into dsrTable select * from srcTabble

调整Spark调度参数优化OBS场景下Spark调度时延 开启对于OBS存储，可以关闭Spark的本地性进行优化，尽可能提升Spark调度效率 配置项 集群默认值 调整后 --conf spark.locality.wait 3s 0s --conf spark.locality.wait.process 3s 0s --conf spark.locality.wait.node 3s 0s --conf spark.locality.wait.rack 3s 0s

Spark加工Hudi表时其他参数优化 设置spark.sql.enableToString=false，降低Spark解析复杂SQL时候内存使用，提升解析效率。 设置spark.speculation=false，关闭推测执行，开启该参数会带来额外的cpu消耗，同时Hudi不支持启动该参数，启用该参数写Hudi有概率导致文件损坏。 配置项 集群默认值 调整后 --conf spark.sql.enableToString true false --conf spark.speculation false false

优化Spark Shuffle参数提升Hudi写入效率 开启spark.shuffle.readHostLocalDisk=true，本地磁盘读取shuffle数据，减少网络传输的开销。 开启spark.io.encryption.enabled=false，关闭shuffle过程写加密磁盘，提升shuffle效率。 开启spark.shuffle.service.enabled=true，启动shuffle服务，提升任务shuffle的稳定性。 配置项 集群默认值 调整后 --conf spark.shuffle.readHostLocalDisk false true --conf spark.io.encryption.enabled true false --conf spark.shuffle.service.enabled false true

实时任务接入 实时作业一般由Flink Sql或Sparkstreaming来完成，流式实时任务通常配置同步生成compaction计划，异步执行计划。 Flink SQL作业中sink端Hudi表相关配置如下： create table denza_hudi_sink ( $HUDI_SINK_SQL_REPLACEABLE$ ) PARTITIONED BY ( years, months, days ) with ( 'connector' = 'hudi', --指定写入的是Hudi表。 'path' = 'obs://XXXXXXXXXXXXXXXXXX/', --指定Hudi表的存储路径。 'table.type' = 'MERGE_ON_READ', --Hudi表类型。 'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'id', --主键。 'write.precombine.field' = 'vin', --合并字段。 'write.tasks' = '10', --flink写入并行度。 'hoodie.datasource.write.keygenerator.type' = 'COMPLEX', --指定KeyGenerator，与Spark创建的Hudi表类型一致。 'hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning' = 'true', --使用hive支持的分区格式。 'read.streaming.enabled' = 'true', --开启流读。 'read.streaming.check-interval' = '60', --checkpoint间隔，单位为秒。 'index.type'='BUCKET', --指定Hudi表索引类型为BUCKET。 'hoodie.bucket.index.num.buckets'='10', --指定bucket桶数。 'compaction.delta_commits' = '3', --compaction生成的commit间隔。 'compaction.async.enabled' = 'false', --compaction异步执行关闭。 'compaction.schedule.enabled' = 'true', --compaction同步生成计划。 'clean.async.enabled' = 'false', --异步clean关闭。 'hoodie.archive.automatic' = 'false', --自动archive关闭。 'hoodie.clean.automatic' = 'false', --自动clean关闭。 'hive_sync.enable' = 'true', --自动同步hive表。 'hive_sync.mode' = 'jdbc', --同步hive表方式为jdbc。 'hive_sync.jdbc_url' = '', --同步hive表的jdbc url。 'hive_sync.db' = 'hudi_cars_byd', --同步hive表的database。 'hive_sync.table' = 'byd_hudi_denza_1s_mor', --同步hive表的tablename。 'hive_sync.metastore.uris' = 'thrift://XXXXX:9083 ', --同步hive表的metastore uri。 'hive_sync.support_timestamp' = 'true', --同步hive表支持timestamp格式。 'hive_sync.partition_extractor_class' = 'org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor' --同步hive表的extractor类。 ); Spark streaming写入Hudi表常用的参数如下（参数意义与上面flink类似，不再做注释）： hoodie.table.name= hoodie.index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=3 hoodie.datasource.write.precombine.field= hoodie.datasource.write.recordkey.field= hoodie.datasource.write.partitionpath.field= hoodie.datasource.write.table.type= MERGE_ON_READ hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning=true hoodie.compact.inline=true hoodie.schedule.compact.only.inline=true hoodie.run.compact.only.inline=false hoodie.clean.automatic=false hoodie.clean.async=false hoodie.archive.async=false hoodie.archive.automatic=false hoodie.compact.inline.max.delta.commits=50 hoodie.datasource.hive_sync.enable=true hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields= hoodie.datasource.hive_sync.database= hoodie.datasource.hive_sync.table= hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class=org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor 父主题： Bucket调优示例

离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true; --打开compaction操作。 set hoodie.run.compact.only.inline = true; --compaction只执行已生成的计划，不产生新计划。 set hoodie.cleaner.commits.retained = 120; --清理保留120个commit。 set hoodie.keep.max.commits = 140; --归档最大保留140个commit。 set hoodie.keep.min.commits = 121; --归档最小保留121个commit。 set hoodie.clean.async = false; --打开异步清理。 set hoodie.clean.automatic = false; --关闭自动清理，防止compaction操作触发clean。 run compaction on $tablename; --执行compaction计划。 run clean on $tablename; --执行clean操作清理冗余版本。 run archivelog on $tablename; --执行archivelog合并清理元数据文件。 关于清理、归档参数的值不宜设置过大，会影响Hudi表的性能，通常建议： hoodie.cleaner.commits.retained = compaction所需要的commit数的2倍 hoodie.keep.min.commits = hoodie.cleaner.commits.retained + 1 hoodie.keep.max.commits = hoodie.keep.min.commits + 20 执行compaction后再执行clean和archive，由于clean和archivelog对资源要求较小，为避免资源浪费，使用DataArts调度的话可以compaction作为一个任务，clean、archive作为一个任务分别配置不同的资源执行来节省资源使用。 执行资源 Compaction调度的间隔应小于Compaction计划生成的间隔，例如1小时左右生成一个Compaction计划的话，执行Compaction计划的调度任务应该至少半小时调度一次。 Compaction作业配置的资源，vcore数至少要大于等于单个分区的桶数，vcore数与内存的比例应为1：4即1个vcore配4G内存。 父主题： Bucket调优示例

Spark写Hudi各种写入模式参数规范说明 类型 说明 开启参数 场景选择 特点 upsert update + insert Hudi默认写入类型，写入具有更新能力。 默认，无需参数开启。 SparkSQL: set hoodie.datasource.write.operation=upsert; DataSource Api: df.write .format("hudi") .options(xxx) .option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert") .mode("append") .save("/tmp/tablePath") 默认选择。 优点： 支持小文件合并。 支持更新。 缺点： 写入速度中规中矩。 append 数据无更新直接写入 Spark：Spark侧没有纯append模式可使用bulk insert模式替代。 SparkSQL： set hoodie.datasource.write.operation = bulk_insert; set hoodie.datasource.write.row.writer.enable = true; DataSource Api: df.write .format("hudi") .options(xxx) .option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert") .option("hoodie.datasource.write.row.writer.enable", "true") .mode("append") .save("/tmp/tablePath") 追求高吞吐，无数据更新场景。 优点： 写入速度最快。 缺点： 无小文件合并能力。 无更新能力。 需要clustering合并小文件。 delete 删除操作 无需参数，直接使用delete语法即可： delete from tableName where primaryKey='id1'; SQL删除数据数据场景。 和upsert类型一样。 Insert overwrite 覆写分区 无需参数，直接使用insert overwrite语法即可： insert overwrite table tableName partition(dt ='2021-01-04') select * from srcTable; 分区级别重新。 覆写分区。 Insert overwrite table 覆写全表 无需参数，直接使用insert overwrite语法即可： insert overwrite table tableName select * from srcTable; 全部重写。 覆写全表。 Bulk_insert 批量导入 SparkSQL： set hoodie.datasource.write.operation = bulk_insert; set hoodie.datasource.write.row.writer.enable = true; DataSource Api: df.write .format("hudi") .options(xxx) .option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert") .option("hoodie.datasource.write.row.writer.enable", "true") .mode("append") .save("/tmp/tablePath") 建议表初始化搬迁的时候使用。 和append模式一样。

第三方平台的直播画面突然中断是怎么回事？ 可能是MetaStudio控制台自动退出登录导致。 排查和修改方法，如下所示： 在MetaStudio控制台直播间开播成功时，需要参考图1，单击URL地址右侧的拦截图标，从下拉框中选择允许弹出窗口。 图1 直播间开播 单击“完成”，会新增弹出如图2和图3所示的2个浏览器窗口。 MetaStudio控制台超过10分钟不操作，默认会退出登录，导致第三方直播平台的直播画面也中断。需要确保图3的窗口始终是打开的，直播过程中一定不能关闭，这样第三方直播平台的直播才能顺利完成。 图2 直播窗口 图3 确保直播过程不中断的窗口 父主题： 视频直播

关联组织 登录AppStage控制台。 在左侧导航，选择“总览”，在页面顶部根据提示单击“去关联”；或在“应用平台使用向导”区域的“关联组织”节点单击“去关联”以关联使用AppStage的组织。 无组织，新建组织，执行如下操作。 在“创建组织”页面，设置组织名称。 名称由1~60个中文、英文、数字及合法字符组成。 设置组织的域名。 域名是指网址 (如www.example.com) 中“www.”之后的内容，以及电子邮件地址 （如《用户名》@example.com）中“@”符号之后的内容。 域名设置后组织管理员为组织创建成员时，创建的成员账号默认带有域名后缀，如设置的组织域名为abc.orgid.top，创建的成员账号为xxx@abc.orgid.top，设置的组织域名为example.com，创建的成员账号为xxx@example.com。 没有域名，域名可以输入组织简称，使用2~30位字母、数字和.-或它们的组合，如abc，后缀名为固定的.orgid.top，如图1所示。 图1 设置组织域名 已有域名，单击“使用自有域名”，输入自有域名，例如example.com，如图2所示。 图2 使用自有域名 阅读并勾选相关服务协议，单击“创建”。 组织创建成功。 单击“去关联”，选择租户要关联的组织。 已有组织，则单击“去关联”，选择租户要关联的组织。

购买AppStage 打开AppStage官网页，单击“控制台”，并登录。 在应用平台控制台首页，单击“立即购买”。 根据需求购买。 购买AI原生应用引擎 选择“AI原生应用管理”页签。 在“订购方式”区域下，选择“自由订购”或“定制套餐”。 自由订购：执行3.c。 定制套餐：选择套餐包，选择购买时长，根据需求勾选“自动续费”。 在“计费模式”区域下，选择“按需计费”或“包年/包月”。 当“订购方式”选择“自由订购”时，执行此步骤。 按需计费：在“模型”区域，勾选要购买的资源。 包年包月：选择套餐包并配置规格，选择购买时长，根据需求勾选“自动续费”。 在“协议许可”区域勾选“我已阅读并同意《应用平台AppStage服务声明》”，单击“下一步”。 在“确认配置”页面确认订购的产品信息，单击“去支付”。 在“支付方式”区域，选择支付方式，单击“确认付款”。 支付完成后，系统会提示“订单支付成功”。 购买开发中心/运维中心/运营中心 选择“应用生命周期管理”页签。 在“选择产品类型”区域，请根据业务需求选择所需产品并配置规格。 （可选）在“选择增量包类型”区域，可以选择运维中心/运营中心的扩展包或增量包，并配置规格。 在“购买时长”区域，选择购买时长，根据需求勾选“自动续费”。 在“协议许可”区域勾选“我已阅读并同意《应用平台AppStage服务声明》”。 单击右下角“立即购买”。 在“确认配置”页面确认订购的产品信息，单击“去支付”。 在“支付方式”区域，选择支付方式，单击“确认付款”。 支付完成后，系统会提示“订单支付成功”。

相关操作 在应用平台控制台“总览”页面，支持的其他操作请参考表1。 表1 相关操作 操作 说明 快速订购 在“套餐详情”区域，单击“快速订购”。购买未开通的资源。 变更规格 在“套餐详情”区域，单击“变更规格”。 续费 在“套餐详情”区域，单击“续费”。 退订 退订已购买的包年包月资源，适用于退订AI原生应用引擎/开发中心/运维中心/运营中心/的包年/包月资源。 在“套餐详情”区域，单击“退订”。 退订已购买的按需计费资源，适用于退订AI原生应用引擎的按需计费资源。 在应用平台控制台左侧导航栏选择“AI原生应用引擎”，在AI原生应用引擎详情页面的“我的资源”区域的资源列表中，单击需要停止计费的资源“操作”列的“退订”。

相关操作 在“权限管理”页面，支持的其他操作请参考表1。 表1 相关操作 操作 步骤 延期权限 在“我的权限”页面，勾选需要延期的权限，单击“延期申请”。 取消权限 在“我的权限”页面，勾选需要取消的权限，单击“取消权限”。 查看权限申请信息 在“我的申请”页面，可以查看权限申请状态、审批结果信息。 查看详情：可以查看申请人的详细信息，以及审批人。可撤回“申请状态”为“审批中”的权限申请。 复制审批链接：复制审批链接提供给审批人进行审批。 查看我的权限变更记录 在“我的权限变更记录”界面，通过日期查询权限变更记录。 修改岗位/角色 在“岗位/角色配置”页面，在对应的“操作”列下，单击“编辑”。 “岗位/角色配置”页面仅组织管理员可见。 仅运维中心的一级审批人、二级审批人、三级审批人的“岗位/角色”“岗位/角色描述”可修改。 在岗位/角色中新增成员 在“岗位/角色配置”页面，在对应的“操作”列下，单击“成员列表”。 “岗位/角色配置”页面仅组织管理员可见。

2024/11/6- WeLink PC端升级公告（NEW） 尊敬的华为云WeLink客户： 为进一步提升用户体验，华为云WeLink消息服务计划于2024年11月8日升级用户状态（头像右下角小绿点）服务，升级后WeLink PC端最低支持V7.13版本。 为避免影响您查看他人的在线状态，请尽快升级到WeLink PC最新版本，官网下载地址：https://www.huaweicloud.com/product/welink-download.html 。 给您带来不便，敬请谅解！如您有任何问题，可随时通过WeLink帮助与反馈或服务热线（ 4000-955-988或950808 ）与我们联系。 感谢您对华为云WeLink的支持！ 华为云WeLink PC端用户状态升级公告.docx

配置云手机服务器国内流量分流（可选） 参考以上“操作步骤”第6步，在国内云手机所在Region，购买EIP、公网NAT网关，并配置好SNAT规则。此处有一个差异，不需要配置路由表目的地址0.0.0.0/0到NAT网关。 参考以上“操作步骤”第2、3步，进入云手机服务器详情页面，找到“路由表”。 单击路由表名称，进入路由表页面，单击“添加路由”。 在弹出的对话框中，目的地址输入需要分流到国内的IP地址或网段，下一跳类型选择“NAT网关”，下一跳选择第1步购买的公网NAT网关，然后确定。 如果有其它IP地址或网段需要分流，重复第4步添加。

升级AOSP版本 方法一（保留用户数据） 云手机重启接口支持切换AOSP镜像版本，同时保留用户数据，操作详情请参考重启云手机实例。 注意： 重启接口支持将低版本镜像升级成高版本，但不支持将高版本镜像降级为低版本。 如果您没有保留用户数据的强烈诉求，推荐您使用方法二切换AOSP版本，应用不兼容的风险更小。 方法二（不保留用户数据） 云手机重置接口支持切换AOSP镜像版本，操作详情请参考重置云手机实例。 注意： 重置接口支持将低版本镜像升级成高版本，也支持将高版本镜像回退为低版本。

配置应用部署步骤并部署应用 配置应用部署步骤。 切换到“部署步骤”页签，单击“编辑”对部署步骤进行参数配置。 安装JDK 表2 安装JDK参数说明 参数项 是否必填 说明 步骤显示名称 是 步骤添加后在部署步骤显示的名称。 仅支持汉字、英文字母、数字、空格、或-_,;:./()（）符号，其中空格不可在名称开头或结尾使用，长度为1-128。 环境 是 选择当前资源类型为主机集群的环境，作为部署对象。 jdk版本 是 选择要安装的jdk版本。 jdk安装路径 是 jdk的安装路径。 控制选项 否 配置是否启用该操作。 当前步骤部署失败后，应用是否继续部署后续的步骤。 配置是否使用sudo权限部署该步骤。 安装Tomcat 表3 安装Tomcat参数说明 参数项 是否必填 说明 步骤显示名称 是 步骤添加后在部署步骤显示的名称。 仅支持汉字、英文字母、数字、空格、或-_,;:./()（）符号，其中空格不可在名称开头或结尾使用，长度为1-128。 环境 是 选择当前资源类型为主机集群的环境，作为部署对象。 tomcat版本 是 选择要安装的tomcat的版本号。 安装路径 是 tomcat的安装路径。 http端口 是 默认为8080。 ajp端口 是 默认为8009。 shutdown端口 是 默认为8005。 控制选项 否 配置是否启用该操作。 当前步骤部署失败后，应用是否继续部署后续的步骤。 配置是否使用sudo权限部署该步骤。 停止Tomcat服务 表4 停止Tomcat服务参数说明 参数项 是否必填 说明 步骤显示名称 是 步骤添加后在部署步骤显示的名称。 仅支持汉字、英文字母、数字、空格、或-_,;:./()（）符号，其中空格不可在名称开头或结尾使用，长度为1-128。 环境 是 选择当前资源类型为主机集群的环境，作为部署对象。 服务操作类型 是 配置启动服务或者停止服务。 服务对应的绝对路径 是 Tomcat服务的路径。 控制选项 否 配置是否启用该操作。 当前步骤部署失败后，应用是否继续部署后续的步骤。 配置是否使用sudo权限部署该步骤。 选择部署来源 表5 选择部署来源参数说明 参数项 是否必填 说明 步骤显示名称 是 步骤添加后在部署步骤显示的名称。 仅支持汉字、英文字母、数字、空格、或-_,;:./()（）符号，其中空格不可在名称开头或结尾使用，长度为1-128。 选择源类型 是 包括“制品仓库”和“构建任务”两种类型。 环境 是 选择当前资源类型为主机集群的环境，作为部署对象。 选择软件包 是 可以选择制品仓库已有软件包，也可以选择本地上传的软件包/文件。 package_url是软件包在制品仓库中的路径。 说明： 本地上传的软件包/文件会上传到到制品仓库，可以重复使用。 下载到主机的部署目录 是 软件包下载后的路径。 控制选项 否 配置是否启用该操作。 当前步骤部署失败后，应用是否继续部署后续的步骤。 配置是否使用sudo权限部署该步骤。 此处的部署来源以选择“制品仓库”为例，进行相应的参数说明。如部署来源选择“构建任务”，相关信息可参考用户指南里选择部署来源章节。 启动Tomcat服务 表6 启动Tomcat服务参数说明 参数项 是否必填 说明 步骤显示名称 是 步骤添加后在部署步骤显示的名称。 仅支持汉字、英文字母、数字、空格、或-_,;:./()（）符号，其中空格不可在名称开头或结尾使用，长度为1-128。 环境 是 选择当前资源类型为主机集群的环境，作为部署对象。 服务操作类型 是 配置启动服务或者停止服务。 服务对应的绝对路径 是 Tomcat服务的路径。 http端口 是 Tomcat服务监听的http端口。 ajp端口 是 Tomcat服务监听的ajp端口。 shutdown端口 是 Tomcat服务监听的shutdown端口。 等待时间 是 等待已设置的时长后将监测服务是否已成功启动。可根据服务启动实际所需时间进行调整，如时间设置不合理，会导致检测结果无效。 输入限制：0-300，单位“秒”。 组件监控 否 配置是否启用应用运维服务（ AOM ），该服务提供指标监控、日志查询、告警功能（勾选后自动安装数据采集器 ICAgent，仅支持华为云linux主机，且与此应用在同一region下），详细请参见配置组件监控。 服务关联组件 是 如勾选“组件监控”，则会配置此项参数。 此处选择或新建当前启动服务需要关联的组件。 日志路径 否 如勾选“组件监控”，则会配置此项参数。 填写服务的日志文件路径。日志文件仅支持以.log、.trace和.out结尾的文件，可以配置文件夹路径，且最多配置10个路径 控制选项 否 配置是否启用该操作。 当前步骤部署失败后，应用是否继续部署后续的步骤。 配置是否使用sudo权限部署该步骤。 URL健康测试 表7 URL健康测试参数说明 参数项 是否必填 说明 步骤显示名称 是 步骤添加后在部署步骤显示的名称。 仅支持汉字、英文字母、数字、空格、或-_,;:./()（）符号，其中空格不可在名称开头或结尾使用，长度为1-128。 环境 是 选择当前资源类型为主机集群的环境，作为部署对象。 重试次数 是 失败后重试次数，超过重试次数服务未启动会导致URL检测失败。 间隔时间 是 两次重试的间隔时间。 输入限制：0-60，单位“秒”。 测试路径 是 待测试服务的路径，可以添加多个。 控制选项 否 配置是否启用该操作。 当前步骤部署失败后，应用是否继续部署后续的步骤。 ”URL健康测试”的参数填写完成后，即完成了所有的参数配置。更多应用配置请参考配置CodeArts Deploy应用的参数。 部署应用。 配置好上述参数后，单击“保存并部署”即可开始部署应用。 应用部署成功。 应用部署失败时，可参考以下流程排查原因。 查看自动匹配解决方案 如果应用部署失败，可单击原子操作下的“查看解决方案”，前往对应的帮助中心页面。 手动搜索解决方案 如果所匹配的帮助中心页面未能解决问题，可将错误信息（即框图内容）粘贴到帮助中心的搜索栏，进行手动搜索解决方案。 发起技术支持申请 如果仍未能搜索到可行的解决方案，您可新建工单申请华为工程师协助。

什么是组件？ 组件（即Widget）是可复用的页面组成元素，一个页面由一个或多个Widget拼装而成。如果将一个页面看成拼图游戏的完整图案，那么Widget相当于拼图的每一小块。 Widget的运行依赖Library，如果缺少相应的Library，则Widget不能正常运行。如果页面要使用前端框架或组件库，例如流行的Vue、Bootstrap、ElementUI等，需要将其制作成Library资产，然后上传到环境中使用。

AstroCanvas中组件 介绍AstroCanvas支持的组件类型，以及每个类型下所包含的具体组件，帮助您快速了解各组件的位置分类，更加高效的开发可视化应用。目前AstroCanvas中支持如下类型的组件，各组件详情介绍请参见组件介绍。当预置组件不满足需求时，还可以自定义组件并上传到AstroCanvas中使用，详情请参见自定义组件说明。 当前仅“Astro大屏应用专业版”实例，才提供Echarts图表组件。 图2 AstroCanvas中组件

组件通用设置 在AstroCanvas某个可视化页面中，单击画布中的某一个组件，组件上方会出现配置项面板，如图3。AstroCanvas中组件的配置项菜单分为卡片、指标、图形、图例、提示、参考线和坐标轴七大类（不同的组件展示有所不同，请以实际展示的为准）。 图3 组件配置项面板 图4 组件七大分类设置效果 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。 图形是指组件中，实现 数据可视化 的具体图形表达元素，例如饼图的扇区、柱状图的柱子、折线图的线条、拐点等。 图例是指在多维度可视化图形表达中，用以区分不同维度可视化图形的提示标识。 提示（悬浮提示）主要用于展示可视化图表组件，在具体维度节点的具体指标展示。 指标是指可视化组件中，对除可视化图形之外的具体补充，即主要以文字和数字的表现形式，为可视化组件提供具体数值的参考。 坐标轴是指对图表组件，进行坐标系相关样式、颜色、位置和行为的设置。 参考线是指为图表组件添加可视化的参考标准，为图表中数据提供具体的参考依据。

操作步骤 参考登录AstroCanvas界面中操作，登录AstroCanvas界面。 在项目列表中，单击页面所在的项目，进入项目。 在所有页面中，单击待发布为模板的页面。 单击“编辑页面”，进入大屏开发页面。 在大屏开发页面，单击，选择“发布为模板”。 在大屏开发页面，单击。 填写模板名称和模板描述，单击“发布”。 模板名称的长度不能超过60个字符，且只能包含字母、数字、汉字及特殊符号“-”或“_”。 图1 发布自定义页面模板 发布完成后，本租户下的其他用户登录AstroCanvas新建页面时，即可在“自定义模板”中，使用页面模板创建页面。 图2 使用自定义模板创建页面

步骤三：安装运行环境 部署AstroCanvas服务。 登录您的服务器，创建安装目录。 cd /home/ mkdir canvas_private 其中，“canvas_private”为安装目录，可自定义。本章节以在“home”目录创建安装目录为例进行介绍，您也可以在其他目录下创建该目录。 将步骤二：下载运行环境中获取的AstroCanvas运行环境部署包（AstroCanvas_Runtime.zip），上传到安装目录下。 解压已上传的部署包，并进入已解压后的目录。 unzip AstroCanvas_Runtime.zip cd AstroCanvas_Runtime 图6 解压后包中的内容 进入config目录，新增“application.yml”配置文件。 cd config vi application.yml 在配置文件中，添加如下内容： # 配置当前机器的ip（默认127.0.0.1） hostIp: 10.10.*.* # 配置http连接器超时时间（默认3000） http: connectTimeout: 30000 socketTimeout: 30000 magno: deploy: # 配置私有化环境启动端口（默认8081） serverPort: 19996 # 配置是否开启匿名访问，默认是false，开启则改为true enableAnonymous: false # 租户ID tenantId: tenant-2bb76b9b9f24****09737a83 其中，“tenantId”为租户ID，请参考步骤二：下载运行环境中操作，进入“本地部署信息”页面。在租户ID后，单击，即可复制租户ID。 图7 复制租户ID 进入解压后的目录，执行启动命令。 cd /home/canvas_private/AstroCanvas_Runtime sh start.sh 如果启动失败，请查看启动日志“/home/canvas_private/AstroCanvas_Runtime/startlogs/start.log”。如果提示权限不足，请返回安装目录，设置目录下所有文件为最大权限。 cd /home/canvas_private/AstroCanvas_Runtime chmod -R 777 AstroCanvas_Runtime 其他常用操作及命令如下： 查看日志：/home/canvas_private/AstroCanvas_Runtime/logs/***-PrivateDeployApp.log 重启服务：sh restart.sh，执行启动命令后，如果修改了“application.yml”文件，需要执行该命令，重启启动。 停止服务：sh stop.sh 服务启动后，在浏览器中，输入AstroCanvas服务所在服务器的IP地址和端⼝，获取机器码。 http://10.10.*.*:19996/ 其中，“10.10.*.*”为1.d中，修改application.yml时配置的服务器ip、“19996”为端口。 图8 复制服务器机器码 注册服务器。 在AstroCanvas界面，单击右上角的账号名，选择“本地部署”。 图9 选择本地部署 在本地部署信息页面，单击“注册”。 图10 选择新建服务机器码 输入服务器机器码和名称，单击“确定”，生成测试Key。 图11 生成测试Key 其中，“服务器机器码”请配置为2中获取的内容，服务器名称请根据实际情况进行配置。 返回本地部署信息页面，单击服务器机器码后的，下载测试Key文件（runtime.key）。 图12 下载测试Key文件 将获取的测试Key，上传到本地服务器的“/home/canvas_private/AstroCanvas_Runtime/config”目录下，验证服务器部署情况。 cd /home/canvas_private/AstroCanvas_Runtime/config 测试Key有效期为3天，过期后请使用机器码重新注册并生成测试Key或启用为正式Key。下载新的Key后，需要删除原先的Key，替换为新的Key。 使用机器码生成新的测试Key时，需要先删除失效的Key，再重新注册。因为一个机器码只能注册一个Key。 在浏览器中，输入AstroCanvas服务所在服务器的IP地址和端⼝，可正常进入AstroCanvas界面，说明已部署成功。 http://10.10.*.*:19996/ 其中，“10.10.*.*”为1.d中，修改application.yml时配置的服务器公网ip，“19996”为端口。 验证无误后，单击测试Key右侧操作栏中的，在弹出的页面单击“确定”，启动测试Key。 图13 启动测试Key 启动成功后，返回本地部署信息页面，可查看到“Key类型”由“测试”变为“正式”。 图14 正式Key 下载正式Key文件（runtime.key），替换测试Key的runtime.key文件，替换后重启服务即可使用。

步骤四：使用私有化部署的AstroCanvas服务 在浏览器中，输入AstroCanvas服务所在服务器的IP地址和端⼝，进入AstroCanvas界面。 http://10.10.*.*:19996/ 其中，“10.10.*.*”为1.d中，修改application.yml时配置的服务器公网ip，“19996”为端口。 获取可视化应用本地部署包。 在步骤一：购买AstroCanvas企业版实例中，单击AstroCanvas实例中的“进入首页”，进入AstroCanvas界面。 在项目列表中，将鼠标放在对应的项目上，单击。 图15 单击下载本地部署包图标 在弹出的页面，勾选需要下载的页面，单击“下载本地部署包”。 可视化应用本地部署包用于在部署后的AstroCanvas运行环境中安装应用，实现项目的迁移，包名为“AstroCanvas_项目名_随机编码.zip“。 添加可视化应用。 在项目列表中，单击“导入项目包”。 选择2中下载的可视化应用本地部署包（AstroCanvas_项目名_随机编码.zip）。 在项目列表中，可查看到项目已成功导入。 配置数据源密码和加密字段。 在运行环境中导入可视化应用本地部署包后，如果应用包中包含关系型数据库和HTTP连接器数据源，需要重新配置密码和加密字段。 图16 修改关系型数据库数据源密码 图17 修改HTTP连接器数据源加密字段

步骤一：购买AstroCanvas企业版实例 进入购买Astro大屏应用实例页面。 实例版本选择“Astro大屏应用企业版”，选择购买时长，单击“立即购买”。 选择支付方式，单击“确认付款”，完成订单支付。 图2 确认付款 订单支付成功后，单击“返回Astro轻应用控制台”。 在Astro大屏应用控制台中，可以查看到Astro大屏应用的安装状态。当“实例状态”变为“运行中”时，说明实例已安装好，可以正常使用。 图3 Astro大屏应用控制台 单击实例中的“进入首页”，进入AstroCanvas界面，开发页面并发布。 如何使用AstroCanvas开发可视化页面，请参见创建页面。