[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。
大数据数据采集的数据采集(收集/聚合)的Flume之架构模式的并联Agent
并联Agent架构模式是指整个数据采集和传输过程由多个相互独立的Agent组成,每个Agent包含了Source、Channel和Sink等多个组件。它们通过Flume的Load Balancing机制进行负载均衡,将数据分散到不同的Agent中进行处理,然后将经过处理的数据发送给目标存储系统。并联...
大数据数据采集的数据采集(收集/聚合)的Flume之架构模式的串联Agent
串联Agent架构模式是指整个数据采集和传输过程由多个Agent组成,每个Agent包含了Source、Channel和Sink等多个组件。它们通过Avro或Thrift协议进行通信,将数据从一个Agent传递到另一个Agent,最后将经过处理的数据发送给目标存储系统。串联Agent架构模式的优势扩...
大数据数据采集的数据采集(收集/聚合)的Flume之架构模式的单Agent
单Agent架构模式是指整个数据采集和传输过程只有一个Agent,它包含了Source、Channel和Sink等多个组件,负责从数据源获取数据并将其发送到目标存储系统中。单Agent架构模式的优势简单易用:单Agent架构模式非常简单易用,不需要进行复杂的配置和管理。节省资源:由于只有一个Agen...
干货丨大数据系统数据采集产品的架构分析
任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程: 数据采集 数据存储 数据处理 数据展现(可视化,报表和监控) 其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括: 数据源多种多样 数据量大,变化快 如何保证数据采集的可靠性的性能 如何避免重复数据...
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