及开源生态与阿里云大数据生态对比 2.1.1 主流大数据体系架构 Hadoop 及开源生态由一系列的开源组件共同组成，很多用户基于 Hadoop 及开源生态组件构 建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 分析型数据存储：对数据进行处理加工后，面向应用场景，将数据以结构化的方式进行存储， 以便分析工具或分析应用能够获取数据。如利用 MPP 数据仓库、Spark SQL 等支持 BI 工具 访问，利用 Hbase 实现低延迟的在线服务等  分析与报表：对数据进行分析和展现以获取洞察。如 BI 工具、jupyter 等。  数据作业编排：将多个数据处理动作（数据移动、处理转换等）编排成为工作流并周期性地 执行以实现数据处理工作的自动化。如 GreenPlum/Impala/Presto/Hive NoSQL：Hbase 数据仓库：MaxCompute/ Hologres/分析 型数据库 NoSQL:云数据库 Hbase 版/表格存储 分析与报表 BI 工具 Notebook QuickBI PAI Notebook 组件 EMR Notebook 组件 数据作业编排 Oozie/Azkaban/Airflow Sqooq

Carga los datos retornados en elementos secuenciales del registro vector destino. Load indexado tam- bién es llamado gather y store in- dexado también se llama scatter. Utilizamos arreglos dispersos como (La Figura 5.7 en la página 60, Capítulo 5), el cual explicaremos paso a paso. La V en RISC-V tam- bién es por vec- tor. Los arquitectos de RISC-V tenían mucha experiencia positiva con arquitecturas vectorizadas Thread-Local Storage: Almacenamiento local del thread. Í n d i c e ABI, véase también application bi- nary interface ABI de RISC-V, véase Application Binary Interface de RISC-V, 44 Add, 20, 129 immediate