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色同名，因此将DataNode更名为IoTDBServer，如图2所示。 ConfigNode：管理角色，负责DataNode数据分片，负载均衡等。 IoTDBServer（DataNode）：存储角色，负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理
Kudu支持的压缩算法有哪些？ 问：Kudu支持的压缩算法有哪些？ 答：Kudu目前支持的压缩算法有snappy、lz4和zlib，默认是lz4。 父主题： 组件配置类
/srv/BigData/yarn/data2/nm/containerlogs。这样数据就会存储在所有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中
/srv/BigData/yarn/data2/nm/containerlogs。这样数据就会存储在所有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中
ZCodec LZC压缩格式不支持FSImage和SequenceFile压缩。 当前HDFS提供了多种压缩算法，包括Gzip、LZ4、Snappy、Bzip2等。这几种压缩算法的压缩比和解压速度可参考如下： 压缩比排序：Bzip2>Gzip>LZ4>Snappy 解压速度排序：LZ4>Snappy>Gzip>Bzip2
ZCodec LZC压缩格式不支持FSImage和SequenceFile压缩。 当前HDFS提供了多种压缩算法，包括Gzip、LZ4、Snappy、Bzip2等。这几种压缩算法的压缩比和解压速度可参考如下： 压缩比排序：Bzip2>Gzip>LZ4>Snappy 解压速度排序：LZ4>Snappy>Gzip>Bzip2
均衡Kafka扩容节点后数据 操作场景 用户可以在Kafka扩容节点后，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载。 本章节内容适用于MRS 3.x之前版本。3.x及之后版本请参考配置Kafka数据均衡工具。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个K
使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 操作场景 ZSTD_JNI是ZSTD压缩算法的native实现，相较于ZSTD而言，压缩读写效率和压缩率更优，并允许用户设置压缩级别，以及对特定格式的数据列指定压缩方式。 目前仅ORC格式的表支持ZSTD_JNI压缩方式，而普通
工具无缝对接。 FE 主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。 BE 主要负责存储数据、执行查询计划、副本负载均衡。 Leader Leader为Follower组中选举出来的一种角色。 Follower 一条元数据日志需要在多数Follower节点写入成功，才算成功。
从关系数据库导入数据时的查询条件，示例：-where 'id = 2' -z,-compress 压缩参数，默认数据不压缩，通过该参数可以使用gzip压缩算法对数据进行压缩，适用于SequenceFile，text文本文件，和Avro文件。 -compression-codec Hadoop压缩编码，默认为gzip。
shuffle(); Rebalancing (Round-robin partitioning)：基于round-robin对元素进行分区，使得每个分区负载均衡。对于存在数据倾斜的性能优化是很有用的。 dataStream.rebalance(); Rescaling：以round-robin的
高可用HA部署架构 MRS服务提供了基于ELB的HA部署架构，可以将用户访问流量自动分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。如图3所示，客户端应用请求集群时，使用ELB（Elastic Load Balance）来进行流量分发，通过ELB的轮询机制，写不同节点上的本地表（Local
tring类型的列中的值的示例： 二进制表示的IP地址 语言代码（ru_RU, en_US … ） 货币代码（RUB … ） 二进制表示的哈希值（MD5使用FixedString（16），SHA256使用FixedString（32）） 时间日期类型 Date 日期 用两个字节存储，表示从
格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。Master和TServer采用raft算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tabl
Colocation分配节点原理 Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数
用于严格可序列化的一致性的选项 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能 易于管理 高可用性。Master和TServer采用raft算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tabl
格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。Master和TServer采用raft算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tabl
集群地址。如果通过公网地址连接，请指定为集群“公网访问域名”，如果通过内网地址连接，请指定为集群“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 username和password：连接数据库的用户名及密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执
备用Master。 主用Master：负责HBase中RegionServer的管理，包括表的增、删、改、查；RegionServer的负载均衡，Region分布调整；Region分裂以及分裂后的Region分配；RegionServer失效后的Region迁移等。 备用Mast
Colocation分配节点原理 Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数
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