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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
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
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
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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目大约4KB）。 60000 hoodie.index.bloom.fpp 根据条目数允许的错误率。 用于计算应为布隆过滤器分配多少位以及哈希函数的数量。通常将此值设置得很低（默认值：0.000000001），在磁盘空间上进行权衡以降低误报率。 0.000000001 hoodie
YARN开源增强特性 任务优先级调度 在原生的YARN资源调度机制中，如果先提交的MapReduce Job长时间地占据整个Hadoop集群的资源，会使得后提交的Job一直处于等待状态，直到Running中的Job执行完并释放资源。 MRS集群提供了任务优先级调度机制。此机制允许
出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shu
可以是函数调用的结果，如上面的SQL语句采用了随机值rand()。注意该键要尽量保证数据均匀分布，另外一个常用的操作是采用区分度较高的列的哈希值，如intHash64(user_id)。 ClickHouse表数据操作 客户端登录ClickHouse节点。例如： clickhouse
Balance功能是基于不同节点的I/O负载情况，在HDFS客户端进行读写操作时，尽可能地选择I/O负载较低的节点进行读写，以此达到I/O负载均衡，以及充分利用集群整体吞吐能力。 写文件时，如果开启写文件的HDFS Load Balance功能，NameNode仍然是根据正常顺序（
Group的情况下，一个SubTask是部署在一个slot上的。即使开启了Slot Sharing Group，大部分情况下Slot中拥有的SubTask也是负载均衡的。所以可以理解为TM上的Slot个数代表了上面运行的任务线程数。 合理的Slots数量应该和CPU核数相同，在使用超线程时，每个Slot将占用2个或更多的硬件线程。
ent之间怎样分布。 SINGLE Fragment会在单个节点上执行。 HASH Fragment会在固定数量的节点上执行，输入数据通过哈希函数进行分布。 ROUND_ROBIN Fragment会在固定数量的节点上执行，片段在固定数量的节点上执行，输入数据以轮询方式进行分布。
出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shu
密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时，即可实现将对应列加密。列加密只支持存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的表。Hive列加密不支持视图以及Hive over HBase场景。 Hive列加密机制目前支持的加密算法有两种，在建表时指定：
4：只显示最后的4个字符，其他用x代替。 Partial mask: show first 4：只显示开始的4个字符，其他用x代替。 Hash：用值的哈希值替换原值，采用的是hive的内置mask_hash函数，只对string、char、varchar类型的字段生效，其他类型的字段会返回NULL值。
og数据结构实现rox_distinct（）函数。 数据结构 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。hl
出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shu
通过数据校验，保证数据在存储、传输过程中的数据完整性。 MRS的用户数据保存在HDFS中，HDFS默认采用CRC32C算法校验数据的正确性，同时也支持CRC32校验算法，CRC32C校验速度快于CRC32。HDFS的DataNode节点负责存储校验数据，如果发现客户端传递过来的数据有
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