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HetuEngine物化视图SQL示例 配置物化视图改写能力 开启物化视图能力,提高查询的响应效率 配置HetuEngine物化视图改写能力 配置物化视图推荐能力 自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL,使在线查询效率获得倍数提升,同时有效降低系统负载压力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置物化视图缓存能力
并校验成功后,本次请求合法通过。 安全认证基本概念 本文以HDFS组件应用的安全认证为例介绍安全认证相关的常见基本概念,可以帮助用户减少学习Kerberos框架所花费的时间,有助于更好的理解Kerberos业务。 TGT 票据授权票据(Ticket-Granting Ticke
应用服务端收到请求后,使用本端应用服务对应的密钥解析其中的ST,并校验成功后,本次请求合法通过。 基本概念 以下为常见的基本概念,可以帮助用户减少学习Kerberos框架所花费的时间,有助于更好的理解Kerberos业务。以HDFS安全认证为例: TGT 票据授权票据(Ticket-Granting
对时序数据特征,进行强有力的数据编码和压缩能力,同时其自身的副本机制也保证了数据的安全,并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成,可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB结构 IoTDB套件由若干个组件构成,共同形成数据
Query Language—持续查询语言)。CQL具有以下几个特点: 使用简单:CQL语法和标准SQL语法类似,只要具备SQL基础,通过简单地学习,即可快速地进行业务开发。 功能丰富:CQL除了包含标准SQL的各类基本表达式等功能之外,还特别针对流处理场景增加了窗口、过滤、并发度设置等功能。
Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining):在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析,可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Ana
Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining):在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析,可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Ana
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Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining):在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析,可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Ana
对时序数据特征,进行强有力的数据编码和压缩能力,同时其自身的副本机制也保证了数据的安全,并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成,可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB基本原理 从零开始使用IoTDB Impala组件
%。 同时通过高性能的计算存储分离架构,打破存算一体架构并行计算的限制,最大化发挥对象存储的高带宽、高并发的特点,对数据访问效率和并行计算深度优化(元数据操作、写入算法优化等),实现性能提升。 MRS支持自研的超级调度器Superior Scheduler,性能更优。 MRS支持自研超级调度器Superior