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Alluxio简介 Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置，从而能够更容易、更快地被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio主要特点如下：
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。
'aac', 'zq'); -- 'zbd' Unicode函数 normalize(string) → varchar 描述：返回NFC形式的标准字符串。 select normalize('e'); _col0 ------- e (1 row) normalize(string
HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 操作流程 开始使用如下
Hue开源增强特性 存储策略定义。HDFS文件存储在多种等级的存储介质中，有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略，或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间，自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件，以便充分利用存储的性能和容量。 MR引擎。用户执行Hive
HBase本地二级索引介绍 场景介绍 HBase是基于Key-Value的分布式存储数据库，基于rowkeys对表中的数据按照字典进行排序。如果您根据指定的rowkey查询数据，或者扫描指定rowkey范围内的数据，HBase可以快速查找到需要读取的数据，从而提高效率。在大多数实
S路径吗？ 回答 Hive存储在OBS上的普通表，支持表location配置为hdfs路径。 同一个Hive服务中可以分别创建存储在OBS上的表和存储在HDFS上的表。 Hive存储在OBS上的分区表，不支持将分区location配置为hdfs路径（存储在HDFS上的分区表也不支持修改分区location为OBS）。
json_format和CAST(json AS VARCHAR)具有完全不同的语义。 json_format将输入JSON值序列化为遵守7159标准的JSON文本。JSON值可以是JSON对象、JSON数组、JSON字符串、JSON数字、true、false或null： SELECT json_format(JSON
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。
S路径吗？ 回答 Hive存储在OBS上的普通表，支持表location配置为hdfs路径。 同一个Hive服务中可以分别创建存储在OBS上的表和存储在HDFS上的表。 Hive存储在OBS上的分区表，不支持将分区location配置为hdfs路径（存储在HDFS上的分区表也不支持修改分区location为OBS）。
HBase本地二级索引介绍 场景介绍 HBase是基于Key-Value的分布式存储数据库，基于rowkeys对表中的数据按照字典进行排序。如果您根据指定的rowkey查询数据，或者扫描指定rowkey范围内的数据，HBase可以快速查找到需要读取的数据，从而提高效率。在大多数实
务不稳定。HBase CLOSE_WAIT现象为HBase机制。 HBase CLOSE_WAIT产生原因：HBase数据以HFile形式存储在HDFS上，这里可以叫StoreFiles，HBase作为HDFS的客户端，HBase在创建StoreFile或启动加载StoreFil
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。
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。
HyperLogLog（hll）是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4Hyp
IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，来确保数据的一致性。针对时序场景，对存储数据进行预
子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HBase和ZooKeeper的关系
设置合理数量的存储组 设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度从而）导致写入命令阻塞。 应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。
ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内按列进行存储，并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗
ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内按列进行存储，并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗
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