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    HDFS基本原理 HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠分布式读写。HDFS针对使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时写入或者在现有文件
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    MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一款面向存算分离架构分布式计算侧缓存系统,采用极轻量化架构设计,部署在计算侧集群中,通过智能预取远端对象存储上数据提供高速缓存能力,从而来加速计算任务执行。 MemArtsCC在存储层面将远端对象存储( OBS )上对象进行切片,
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    和被更新数据进行标记删除,同时将新数据写入新文件。在查询时,所有被标记删除数据都会在文件级别被过滤,读取出数据就都是最新数据,消除了读时合并中数据聚合过程,并且能够在很多情况下支持多种谓词下推。因此在许多场景都能带来比较大性能提升,尤其是在有聚合查询情况下。 Duplicate模型
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    定义Column数量和类型。HBase中表列非常稀疏,不同行个数和类型都可以不同。此外,每个CF都有独立生存周期(TTL)。可以只对行上锁,对行操作始终是原始。 Column 与传统数据库类似,HBase表中也有列概念,列用于表示相同类型数据。 RegionServer数据存储
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    L、Derby。Hive中元数据包括表名字,表列和分区及其属性,表属性(是否为外部表等),表数据所在目录等。 更多关于Hive组件操作指导,请参考使用Hive。 Hive结构 Hive为单实例服务进程,提供服务原理是将HQL编译解析成相应MapReduce或者HDFS任务,图1为Hive的结构概图。
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    Kafka基本原理 Kafka是一个分布式、分区、多副本消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线消息消费,如常规消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据
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    HetuEngine客户端,使用者通过客户端向服务端提交查询请求,然后将执行结果取回并展示。 HSBroker HetuEngine服务管理,用作计算实例资源管理校验,健康监控与自动维护等。 HSConsole 对外提供数据源信息管理,计算实例管理,自动化任务查看等功能可视化操作界面和RESTful接口。
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    权限控制:可以按照用户粒度设置数据库或者表操作权限,保障数据安全性。 数据备份与恢复:提供了数据备份导出与导入恢复机制,满足生产环境要求。 分布式管理:提供集群模式,能够自动管理多个数据库节点。 列式存储与数据压缩 ClickHouse是一款使用列式存储数据库,数据按列进行组织,属于同一列数据会被保存
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    图1展示了使用IoTDB套件全部组件形成整体应用架构,IoTDB特指其中时间序列数据库组件。 图1 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中时序数据、应用程序时序数据或者其他数据库中时序数据导
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