B是一款云原生的分布式数据库，兼容MySQL5.7协议和MySQL生态，具有高可靠、高可用、可扩展等特点，适用于金融行业场景、海量数据及高并发的OLTP场景、实时HTAP场景以及数据汇聚、二次加工处理等场景。 方案架构 该解决方案部署架构图如下： 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源：

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于分配的非堆内存。 Hadoop 一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算单元和存储会失败，因此维护多个

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分布式 Oracle数据库兼容性概述 SQL的基本元素 伪列 操作符 表达式 条件 常见的SQL DDL子句 SQL查询和子查询 PL/SQL语言 系统函数 系统视图 高级包 父主题： 与Oracle兼容性说明

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分布式 概述 MySQL数据库兼容MySQL模式 MySQL数据库兼容性M-Compatibility模式 父主题： 与MySQL兼容性说明

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OBS or Hadoop) 功能描述 在当前数据库创建一个HDFS或OBS外表，用来访问存储在HDFS或者OBS分布式集群文件系统上的结构化数据。也可以导出ORC和PARQUET格式数据到HDFS或者OBS上。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，

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本章节为您介绍如何快速购买一个HBase查询集群，HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠，性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。

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术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。

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HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。 使用 MRS HBase可实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。选择MRS HBase可以实现物流数据毫

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e和Kafka作为数据集成任务的源端和目标端。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。 ROMA Connect可以

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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 HDFS文件系统上。

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XC计算资源池，AI平台计算资源池，融合数仓资源池及备份资源池），存储区（含生产存储，高阶服务分布式存储，数据库存储及文件存储）。 整体云平台架构支持灵活横向扩展，并且满足三级等保安全要求。 图3 总体云平台架构图 父主题： 实施步骤

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资源和成本规划 整体集成架构图资源清单由教育应用市场RomaExchange、区级管理平台、学校数字基座 WeLink 、数据中心、物联中心以及周边集成云服务组成。 解决方案整体集成架构 集成架构图 图1 市校两级集成 图2 市校两级平台集成 图3 区校两级平台集成 图4 市校两级集成

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VC)的标准实现，为个人和企业用户提供统一的、可自解释的、移植性强的分布式身份标识，有效解决跨部门、跨企业、跨地域的身份认证难和隐私泄露等问题。 本文为您介绍分布式身份（DID）管理的实现流程和使用方式。详细请参见图1、图2、图3和图4。 图1 分布式身份实现架构图 实现流程 各个角色可通过企业身份注册(带

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该解决方案部署架构如下图所示： 图1 方案架构图 该解决方案将会部署如下资源： 创建一个虚拟私有云 VPC，提供隔离、私密的虚拟网络环境。 创建一个 AI开发平台 ModelArts的计算型CPU专属实例，用于进行AI全流程开发。 创建一个对象存储服务 OBS桶，用于存储训练数据。 创建一个弹性文件服务

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，辅助运维人员定位车辆故障原因。 图1 方案架构图 该解决方案将会部署如下资源： 创建分布式消息服务 Kafka版专享版实例，并创建 Topic，用于写入车辆数据，为用户提供便捷高效的消息队列。 创建一个对象存储服务 OBS桶，用于存储车辆数据。 使用 函数工作流 Function

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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软件基金会的顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。 方案架构 该解决方案部署架构如下： 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源：

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分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题： API

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存储 存储是保存数据的对象，通常来说，同一种设备的数据会保存在同一个存储中。存储中定义了设备的标签与设备的属性。其中设备ID（deviceId）就是最常用的一种标签（tag）。一个标签包括标签名与标签值，例如设备ID：标签名为 deviceId，而它的标签值则是具体的某个设备ID

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存储 存储概述 存储基础知识 云硬盘存储（EVS） 文件存储（SFS） 极速文件存储（SFS Turbo） 对象存储（OBS） 专属存储（DSS） 本地持久卷（Local PV） 临时存储卷（EmptyDir） 主机路径（HostPath） 存储类（StorageClass） 存储管理最佳实践

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<value>$PWD/mr-framework/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:$PWD/mr-framework/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:$PWD/mr-framework/hadoop/share/hadoop/common/*

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