Key Model）。 这四种数据模型能够支持多种数据分析场景，例如 日志分析 、数据汇总分析、实时分析等。创建表时，您需要指定数据模型（Data Model），当数据导入至数据模型时，StarRocks会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。四种数据模型介绍如下： 明细模型 明细模

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针对DECIMAL类型，源端数据源长度超过Hive长度可能导致精度丢失。 Hive DECIMAL(P,S)类型1 ≤ precision ≤ 38,0 ≤ scale。源端p > 38位时，Hive按38位创建，s小于0时，按0创建，受Hive数据类型限制，此场景可能会导致数据写入后精度丢失。

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丰富的Metrics（度量数据），目前已经基本是Kubernetes的标准监控方案。 Metrics Server是Kubernetes集群范围资源使用数据的聚合器。Metrics Server从kubelet公开的Summary API中采集度量数据，能够收集包括了Pod、No

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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原始影像数据。处理后的成果数据自动上传云端，您可使用时空数据专属存储下载成果影像数据到本地。同时，支持部分格式文件的在线预览，无需下载，节约您的宝贵时间。 功能概述 时空数据专属存储支持的功能如表1。 表1 时空数据专属存储功能列表 功能 描述 卫星影像数据基本操作 支持原始卫星

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下载时空数据专属存储 时空数据专属存储支持Windows7，Windows10，请根据PC配置情况获取安装包： 表1 下载列表 支持平台 下载地址 Windows x64 GeoDataStorage-Plus_x64.zip GeoDataStorage-Plus_x64.zip

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数据转发至MySQL存储 场景说明 对于平台的流转数据可以选择让平台将设备上报数据转发给云数据库（MySQL），由MySQL进行存储，用户无需做额外的数据存储代码开发即可使用设备数据进行业务处理。 本示例为将流转数据转发至MySQL存储。 前提条件 已购买 设备接入服务 的企业版实例或标准版实例。

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创建元数据存储路径 LakeFormation元数据映射的数据文件和目录存储在OBS并行文件系统中。在创建LakeFormation元数据之前，需要提前创建数据存储使用的OBS并行文件系统。 如果已存在可用的OBS并行文件系统，可跳过该章节操作。 操作步骤 创建OBS并行文件系统

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HBase支持对同一张表的数据进行冷热分离存储。用户在表上配置数据冷热时间分界点后，HBase会依赖用户写入数据的时间戳（毫秒）和时间分界点来判断数据的冷热。数据开始存储在热存储上，随着时间的推移慢慢往冷存储上迁移。同时用户可以任意变更数据的冷热分界点，数据可以从热存储到冷存储，也可以从冷存储到热存储。 图1

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Hive数据存储及加密配置 使用HDFS Colocation存储Hive表 配置Hive分区元数据冷热存储 Hive支持ZSTD压缩格式 使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 配置Hive列加密功能 父主题： 使用Hive

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背景及原理（服务编排） AstroZero的服务编排，支持对逻辑判断组件、数据处理组件，以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排，实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发，程序员需要学习内容较多，开发效率相对低一些，开发门槛也高。A

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Streaming失败，这些接收到的数据也不会丢失。另外，接收数据的正确性只在数据被预写到日志以后Receiver才会确认，已经缓存但还没有保存的数据可以在Driver重新启动之后由数据源再发送一次。这两个机制确保了零数据丢失，即所有的数据或者从日志中恢复，或者由数据源重发。 如果需要启用预写日志功能，可以通过如下动作实现：

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手动配置HDFS目录存储策略，配置动态存储策略等操作。 Hive： 编辑、执行SQL/HQL语句；保存、复制、编辑SQL/HQL模板；解释SQL/HQL语句；保存SQL/HQL语句并进行查询。 数据库展示，数据表展示。 支持多种Hadoop存储。 通过Metastore对数据库及表和视图进行增删改查等操作。

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Spout Topology中产生源数据的组件，是Tuple的来源，通常可以从外部数据源（如消息队列、数据库、文件系统、TCP连接等）读取数据，然后转换为Topology内部的数据结构Tuple，由下一级组件处理。 Bolt Topology中接受数据并执行具体处理逻辑（如过滤，统计、转换、合并、结果持久化等）的组件。

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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景

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YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建

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APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关（即API管理）后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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载的指标数据。 karmada-metrics-adapter将计算的指标数据返回至HPA Controller。 HPA Controller基于返回的指标数据计算所需的Pod扩缩数量，并保持负载伸缩的稳定性。 图1 FederatedHPA工作原理 如何计算指标数据？ 指标数

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背景及原理（服务编排） AstroZero的服务编排，支持对逻辑判断组件、数据处理组件，以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排，实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发，程序员需要学习内容较多，开发效率相对低一些，开发门槛也高。A

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针对DECIMAL类型，源端数据源长度超过Hive长度可能导致精度丢失。 Hive DECIMAL(P,S)类型1 ≤ precision ≤ 38,0 ≤ scale。源端p > 38位时，Hive按38位创建，s小于0时，按0创建，受Hive数据类型限制，此场景可能会导致数据写入后精度丢失。

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的账号和密码。 打开时空数据专属存储客户端，进入登录界面。 输入华为云账号名、密码。 单击“登录”，进入时空数据专属存储。 IAM用户登录 连续5次输入错误的账号、用户名或密码，账号将会被锁定15分钟。请输入正确的账号、用户名和密码。 打开时空数据专属存储客户端，进入登录界面。

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