StarRocks基本原理 StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型 数据仓库 ，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析 数据湖 上各种格式的数据。

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自动建表原理介绍 自动建表时的字段类型映射 CDM 在数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）中自动建表时，DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM将Oracle整库迁移到DWS，CDM在DWS上自动建表，会将Oracle的NUMBER(3

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集群 使用Python第三方库PyGreSQL连接集群 集群运维 创建DWS 2.0集群 创建DWS 3.0集群 修改集群参数 备份与恢复 变配与扩容 审计日志 监控集群 Region内集群容灾 智能运维 数据库用户管理 运维账户 集群日志管理 启停集群 资源负载管理 资源管理 逻辑集群管理

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数据库认证密码，需要和'connector.username'一起配置 connector.read.partition.column 否 用于对输入进行分区的列名 与connector.read.partition.lower-bound、connector.read.partition.upper-bound、

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大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce 和 Yarn 技术原理 9% Spark 基于内存的分布式计算 7% Flink 流批一体分布式实时处理引擎 8% Flume海量日志聚合

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数据库对象设计 01:09:09 数据仓库服务数据库对象设计 数据仓库服务 GaussDB (DWS) 安全与权限设计 52:51 数据仓库服务安全与权限设计 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 事务锁机制管理 38:54 数据仓库服务事务锁机制管理 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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图1 产品架构 应用层 数据加载工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与GaussDB(DWS) 集成。GaussDB(DWS)兼容PostgreSQL生态，且SQL语法进行了兼容MySQL、

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数据库认证密码，需要和'connector.username'一起配置 connector.read.partition.column 否 用于对输入进行分区的列名 与connector.read.partition.lower-bound、connector.read.partition.upper-bound、

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Gdal 1.11.0 发布区域：全部 如何使用PostGIS？ 与PostgreSQL差异 GaussDB(DWS)兼容PostgreSQL生态，但使用语法与PostgreSQL存在一定差异。 发布区域：全部 gsql与psql差异 函数差异 数据类型差异 不支持PostgreSQL的功能

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数据仓库自定义属性 表1 数据仓库自定义属性权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库自定义属性列表 GET /v1.0/{project_id}/common/wareho

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架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。

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架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。

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ngine、Kafka、Metadata、Ranger等组件将元数据存储在DBService上，并由DBService提供这些元数据的备份与恢复功能。 DBService结构 DBService组件在集群中采用主备模式部署两个DBServer实例，每个DBServer实例包含三个

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安全性。 数据备份与恢复：提供了数据备份导出与导入恢复机制，满足生产环境的要求。 分布式管理：提供集群模式，能够自动管理多个数据库节点。 列式存储与数据压缩 ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列的数据会被保存在一起，列与列之间也会由不同的文件分别保存。

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IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

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Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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urce的数据，当Sink成功将数据发送到下一跳的Channel或最终目的地时，数据从Channel移除。 Channel提供的持久化水平与Channel的类型相关，有以下三类： Memory Channel：非持久化。 File Channel：基于WAL（预写式日志Write-Ahead

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权限管理模块，管理用户和用户组的权限。 A CS 用户和用户组管理模块，管理用户及用户归属的用户组。 Kerberos 在 OMS 与集群中各部署一个。 OMS Kerberos提供单点登录及Controller与Node Agent间认证的功能。 集群中Kerberos提供组件用户安全认证功能，其服务名称为KrbServer，包含两种角色实例：

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eralHPA策略的生效时间与目标Pod数，实现在固定时间段将工作负载自动扩缩至期望数量。 图2 单独使用CronFederatedHPA策略工作原理 具体流程为： 创建CronFederalHPA策略，设置CronFederatedHPA的生效时间与目标Pod数。 生效时间：C

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请尝试使用共享型ELB重试。 DWS.6041 独享型ELB未开启跨VPC转发特性或与集群VPC不一致，绑定弹性负载均衡失败。 请前往ELB界面开启跨VPC开关或选择与集群VPC一致的LB重试。 DWS.8902 当变更规格时，选择了不支持变更的规格。 选择规格列表中的其他规格。 DWS.8903 当变更规格时，选择的规格已经售罄。

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