Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客户端和服务端

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PG_CONTROL_GROUP_CONFIG PG_CONTROL_GROUP_CONFIG视图存储系统的控制组配置信息。 表1 PG_CONTROL_GROUP_CONFIG字段 名称 类型 描述 pg_control_group_config text 控制组的配置信息。 父主题：

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PG_CONTROL_GROUP_CONFIG PG_CONTROL_GROUP_CONFIG视图存储系统的控制组配置信息。 表1 PG_CONTROL_GROUP_CONFIG字段 名称 类型 描述 pg_control_group_config text 控制组的配置信息。 父主题：

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监控安全风险 SFS Turbo提供基于 云监控服务 CES的资源监控能力，帮助用户监控账号下的文件存储系统的使用情况，执行自动实时监控、告警和通知操作。用户可以实时监控高性能弹性文件服务的客户端连接数、带宽、IOPS、容量等信息。 关于SFS Turbo支持的监控指标，以及如何创建监控告警规则等内容，请参见监控。

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HBase支持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用 DLI ，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 表格存储服务 （CloudTable），是基于Apache HBase提供的分布式、可伸缩、全

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同服务的端口，只有当Teleport设备逻辑IP与用户的业务IP地址属于同一网段时，才能使Teleport存储系统与用户业务网段相连通。 用户在使用Teleport存储系统前，需修改逻辑IP地址，使之与用户业务IP地址属于同一网段，且修改后的逻辑IP不能与管理IP同网段，否则会修

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云硬盘存储卷 为满足数据的持久化需求，云容器实例支持将云硬盘（EVS）挂载到容器中。通过云硬盘，可以将存储系统的远端文件目录挂载到容器中，数据卷中的数据将被永久保存，即使删除了容器，只是卸载了挂载数据卷，数据卷中的数据依然保存在存储系统中。 EVS目前支持普通I/O（上一代产品）、高I/O、超高I/O三种规格。

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缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完

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HBase支持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 表格存储 服务（CloudTable），是基于Apache HBase提供的分布式、可伸缩、全

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D CS 输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到分布式缓存服务（DCS）的Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有

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Logstash对接OBS 概述 Logstash能够从多个来源采集数据、转换数据并将数据发送到存储系统中，具体请参见Logstash。本文用于描述Logstash如何对接使用OBS。 注意事项 请使用较新版本的logstash，例如≥7.10.2的版本，避免使用较老版本的logstash。

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信息。 Data Node：数据节点DN，负责存储业务数据、执行数据查询任务以及向CN返回执行结果。 GaussDB 集中式形态整体架构 GaussDB 集中式形态整体架构如下： 图2 GaussDB集中式形态整体架构图 ETCD：分布式键值存储系统（Editable Text Configuration

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项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。

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缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完

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DCS输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到分布式缓存服务（DCS）的Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有

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性能随容量增加而提升，同时保障数据的高持久度，满足业务增长需求。 存储底层包含HDD和SSD两种存储介质；存储系统采用分布式存储架构，全模块架构冗余设计，无单一故障点。 无缝集成 弹性文件服务同时支持NFS和CIFS协议。通过标准协议访问数据，无缝适配主流应用程序进行数据读写。同时兼容SMB2

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难以支撑包含整车部分、调度系统和运维系统，需要稳定、低时延、高性能的车云数据接入服务 无法支持数据实时采集与分析实现生产线运行数据可视化、生产装备运行数据分析实现产线质量预警、生产预测性维护等智能制造场景 本章节将介绍基于 EMQ，构建以自动驾驶为核心的新一代车联网数据平台以⽀撑主机厂智能⽹联为核⼼发展战略，开启造车新时代。

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e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。 Kafka集群：Kafka集群使用Kafka和Sto

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缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完

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分析集群：用于离线数据分析场景，对海量数据进分析处理，形成结果数据，主要包含Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink、Oozie、Tez等数据分析类组件。 流式集群：用于流式数据处理任务，对实时数据源进行快速分析，主要包含Kafka、Flume等流式数据处理组件。 混

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发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 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。

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