HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，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

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入HDFS中。 Flume与HBase的关系 当用户配置HBase作为Flume的Sink时，HBase就作为Flume的最终数据存储系统，Flume将传输的数据全部按照配置写入HBase中。 当用户配置HBase作为Flume的Sink时，HBase就作为Flume的最终数据存

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MySQL)数据库之所以能实现高性能，有以下两个原因： 1. 内核优化 去掉 double write； Query Cache/Plan Cache 优化； Innodb Lock Management 优化； Audit Pluggin 效率优化； 社区 Bug 修复。 2. 硬件提升 容器化；

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Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储

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CloudTable集群模式还提供了基于GeoMesa的时空大数据查询、分析能力。 GeoMesa是一个基于HBase的分布式的，可伸缩的开源时空数据库。GeoMesa利用高度并行化的索引策略，为用户提供基于HBase的空间与时间数据查询与处理能力。 GeoMesa适用场景 GeoMesa支持毫秒级时空

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瓶颈可能是物理资源、组件参数、测试工具、测试组网、JVM、锁等 -确定性能瓶颈：根据识别的瓶颈针对性地进行优化，其中，优化手段有时并不会生效，需进一步确定是否锁定瓶颈及优化手段是否正确 那么常见的调优问题有哪些呢？ -应用层面：CPU占用率低、内存消耗尽但CPU等资源还有富余、GC频繁、CPU占用率高

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Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储

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键值对模型：存储的数据是一个个“键值对” 文档类模型：以一个个文档来存储数据，有点类似“键值对”。 常见非关系模型数据库： 列模型：Hbase 键值对模型：redis,MemcacheDB 文档类模型：mongoDB 非关系型数据库的特点： 效率高（因为存储在内存中）、 但不安

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产品架构 CloudTable服务的产品架构如下图所示： 图1产品架构 生态开放：CloudTable兼容HBase/OpenTSDB/GeoMesa原生接口。 HBase：支持KeyValue数据模型。架构高可用，HMaster为两个节点，主备模式，HA实时检测。计算单元故障，

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面，大幅提高工作效率，让 数据管理 变得既安全又简单。 随时随地 使用Web界面呈现，无需安装本地客户端，随时随地可用。 内核源码优化 围绕运维痛点，对内核进行优化和加强，提供了诸如连接被打满时的数据库紧急运维能力、全量SQL语句的记录和分析能力等。 操作安全保障 内置安全保护措施，

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开发等关键能力 低功耗框架 LiteOS是轻量级的物联网操作系统，最小内核尺寸仅为6KB，具备快速启动、低功耗等优势，Tickless机制显著降低传感器数据采集功耗 OpenCPU架构 专为LiteOS小内核架构设计，满足硬件资源受限需求，比如LPWA场景下的水表、气表、车检器等

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MRS -使用Flume客户端 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 MRS-使用HBase客户端 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用HBase客户端。 MRS-使用HDFS客户端 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用HDFS客户端。

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Compiler：编译HiveQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 · Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HiveQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 · Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 · Thr

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关键特性 低功耗框架： LiteOS是轻量级的物联网操作系统，最小内核尺寸仅为6KB，具备快速启动、低功耗等优势，Tickless机制显著降低传感器数据采集功耗。 OpenCPU架构： 专为LiteOS小内核架构设计，满足硬件资源受限需求，比如LPWA场景下的水表、气表、车检器

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优势 1、数据分析 MapReduce服务 提供Hadoop、Spark、Hbase等能力，快速高效处理用户数据，分析用户行为趋势，在产品展示、产品推广、产品运营、个性推荐等方面提供数据支持，帮助电商企业优化业务运营方向，提供营销回报。 2、数据存储 数据分析业务有海量的原始和结果

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适用的组件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink； 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、GraphBase； 3. 不支持混部的组件：Redis、Solr、Elk、Hue、Loader、Oozie、S

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功能。不需要额外的安装和维护工作。 超高性能 在业务高并发场景下，内核线程优化特性确保业务性能稳定，解决社区版因高并发资源消耗过大导致性能下降问题。 数据可靠 在业务高负载情况下，社区版主备延时较大；业界领先的内核隐式增加主键功能，并行高速复制下主备延时≈0，保证数据不丢失。 高速扩展

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机上使用的E CS 实例规格族，也决定了您能创建的ECS实例数量。 专属主机对应物理服务器的配置信息主要包括CPU数量（Sockets）、物理内核、本地存储、硬件配置（CPU型号和内存大小）、虚拟CPU核数（vCPUs），您可以根据自己的业务特性和规模，选择合适的专属主机规格。 目前已支持的专属主机规格如下：

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于行列混存的 数据仓库 内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑科技，包括机器码级别的向量计算，算子间和算子内的并行，节点内和节点间并行，使用LLVM优化编译查询计划的本机代码

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云数据库 RDS for MySQL升级内核小版本 云数据库RDS for MySQL升级内核小版本 云数据库RDS是一种基于 云计算平台 的稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线云数据库服务。云数据库RDS for MySQL支持自动或手动升级内核小版本，内核小版本的升级涉及性能提升、新功能或问题修复等。

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