[帮助文档] 数据查询DQL和数据操作DML的架构设计核心要点
为了方便用户操作Transactional Table 2.0,MaxCompute计算引擎对SQL全套的数据查询DQL语法和数据操作DML语法进行了支持,并且SQL引擎内核模块包括Compiler、Optimizer、Runtime等都做了专门适配开发以支持相关功能和优化。本文为您介绍数据查询DQ...
[帮助文档] MaxCompute近实时增全量一体化架构介绍
面对当前日益复杂且对数据时效性要求极高的近实时业务场景,MaxCompute基于Transaction Table2.0推出了集大规模存储、高效批量处理和近实时能力于一体的近实时增量一体化架构。本文为您介绍该架构的工作原理及其优势。
[帮助文档] 高并发近实时增量写入场景的架构设计的基本概念
数据流入Transactional Table 2.0主要存在近实时增量写入和批量写入两种场景,本文为您介绍高并发近实时增量写入场景的架构设计。
[帮助文档] 什么是TransactionTable2.0,有哪些基本概念
Transaction Table2.0的增量存储和处理架构的特殊设计主要集中在五个模块:数据接入、计算引擎、数据优化服务、元数据管理、数据文件组织,其他部分与MaxCompute通用的架构一致。本文为您介绍Transaction Table2.0的核心架构要点。
[帮助文档] EMRServerlessStarRocks产品架构介绍
本文为您介绍EMR Serverless StarRocks的架构。
开源大数据引擎:Greenplum 数据库架构分析
Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术,主要用来处理大规模的数据分析任务,包括数据仓库、商务智能(OLAP)和数据挖掘等。自2015年10月正式开源以来,受到国内外业内人士的广泛关注。本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍。 一. Greenplum数据库简介...
详解开源大数据引擎Greenplum的架构和技术特点
Greenplum的MPP架构 Greenplum(以下简称GPDB)是一款开源数据仓库。基于开源的PostgreSQL改造,主要用来处理大规模数据分析任务,相比Hadoop,Greenplum更适合做大数据的存储、计算和分析引擎。 GPDB是典型的Master/Slave架构,在Greenplum...
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