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针对时序数据特征，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。
首次使用MRS 如果您是首次使用MRS的用户，建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过MRS组件介绍和产品功能章节的内容，了解MRS相关的基础知识，包含MRS各组件的基本原理和增强特性介绍，以及MRS服务的特有概念和功能的详细介绍。
阶段 说明 参考章节 物化视图SQL示例 介绍物化视图支持的操作，包括创建物化视图、列举物化视图、查询物化视图等 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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
针对时序数据特征，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。
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