开源大数据OLAP组件，可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎：MOLAP一般对数据存储有优化，并且进行部分预计算，因此查询性能最高。但通常对查询灵活性有限制。MPP数据库是个完整的数据库，通常数据需要导入其中才能完成OLAP功能。MPP数据库在数据入库时对数据分布

文章摘要： Paimon的分桶机制通过哈希函数优化数据存储和查询性能，主要提供五种分桶模式：1）HASH_FIXED固定哈希分桶，适合数据量可预测的场景；2）HASH_DYNAMIC动态哈希分桶，自适应数据量变化；3）CROSS_PARTITION跨分区动态分桶，优化分区表全局分布；4）BUCKET_UNAWARE无感知分桶，适合小数据量表；5）POSTPONE_MODE延迟分桶，提升实时写入性能

在上一章，我们学习了 Paimon 如何保证每一次写入的原子性和一致性。但数据仓库的核心需求不仅是写入，更重要的是。想象一个场景：我们需要实时更新用户的最新信息，或者实时累加计算用户的消费总额。传统的 Hive 数据湖对此无能为力，每次更新都需要重写整个分区，成本极高。Paimon 通过引入，完美解决了这个问题。本章，我们将揭秘 Paimon 高效更新背后的两大支柱：LSM-Tree 思想的巧妙运

深入理解 Paimon 的核心工作机制，知道“它为什么能这么快、这么稳”。

注意本案是以HDFS离线数据为例1 spark操作hivesparksql读取hive中的数据不需要hive参与 , 读取HDFS中的数据和mysql中的元数据信息即可Sparksql本身就内置了hive功能加载hive的数据，本质上是不需要hive参与的，因为hive的表数据就在hdfs中，hive的表定义信息在mysql中不管数据还是定义，sparksql都可以直接去获取！步骤：要在工程中添加

作为一款基本免费的翻译工具，沉浸式翻译提供了非常丰富的功能，包括了网页翻译、PDF 翻译、EPUB 翻译、字幕翻译以及相应的导出功能，同时通过悬浮球、键盘快捷键、鼠标悬浮等方式来提高翻译的效率，让优秀的功能不被麻烦的调用方式拖累。同时，如果你还想获得更多强大的服务，既可以直接购买沉浸式翻译自己的 Pro 会员，也可以自由购买 DeepL、OpenAI 等第三方的服务，自由度很高。

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对于Debian/Ubuntu的用户来说，只要打开你的终端跑一下上述的命令就可以了。对于CentOS/Redhat/RHEL/Fedora的Linux用户，则需要以root身份登录然后执行rmmod pcspkr。上装Linux，在Shell下由于输错命令或是按TAB键补全命令，会发出“嘟嘟”的报警声，很影响人的心情。于是上网搜了一番，最多提到的是方法一。vi /etc/inputrc中的set

今天在自己的电脑上了装虚拟机，操作系统是windows10家庭版，vmware版本是15.5 ，安装操作系统centos7. 安装软件和创建虚拟机的方式很简单，也没啥问题，就是每次已启动就蓝屏，重启。然后就在网上找解决方案。第一步是打开了win10家庭版的Hyper-V，并禁用。参考地址： 运行VMware15.5.5虚拟机导致win10蓝屏死机 (china-tom.com)主要就是打开了win