cqlsh:iteblog_keyspace> DROP TABLE iteblog_user; 到目前为止，我们已经学会了 cqlsh 的一些简单的命令。后面我们将介绍 Cassandra 底层的数据模型，敬请关注。 细心的同学可能已经发现我们在 cqlsh 里面移动键盘里面的上下键可以看到过去敲过的命令。这是因为 Cassandra 会在用户的 home 目录下生成名为 .Cassandra

具有以下的优势： ## Apache Doris 的优势： - Doris 架构极简易用，部署只需两个进程，不依赖其他系统，运维简单；兼容 MySQL 协议，并且使用标准 SQL。 支持丰富的数据模型，可满足多种数据更新方式，支持部分列更新。 - 支持对 Hive、Iceberg、Hudi 等数据湖和 MySQL、Elasticsearch 等数据库的联邦查询分析。 - 导入方式多样，支持从 针对社区有专职的技术支持团队，在使用过程中遇到问题均能快速得到响应解决。 ### 同时我们也利用 Doris 的特性，解决了架构 1.0 中较为突出的问题。 - 数仓层：Apache Doris 的 Aggregate 数据模型可支持部分列实时更新，因此我们去掉了 DWM 集市层的构建，直接增量到 Doris/ES 中构建宽表，解决了架构 1.0 中上游数据更新延迟导致整个宽表延迟的问题，进而提升了数据的时效性。数据（指标、标签等）通过 的数据，Kafka也只需保存最新待导入的数据。同时该方案整体实时性更好且可控，并且大宽表聚合在Flink中执行，可灵活加入各种ETL逻辑，离线和实时可对多个开发逻辑进行复用，灵活度较高。 ## 数据模型选择 目前我们生产环境所使用的版本为 Apache Doris 1.1.3，我们对其所支持的 Unique 主键模型、Aggregate 聚合模型和 Duplicate 明细模型进行了对比，相较于

而如果你的数据加载后只会被用于读取少数次的任务和用于少数次的访问，而且主要用于 Batch（不需要交互式），对计算性能不是很敏感，那 Hadoop 也是不错的选择，因为 Hadoop 不需要你花费较多的精力来模式化你的数据，节省数据模型设计和数据加载设计方面的投入。这些系统包括：历史数据系统、ETL 临时数据区、数据交换平台等等。 切记，千万不要为了大数据而大数据（就好像不要为了创新而创新一个道理），否则，你项目最后的产出与你 [Image](/uploads/documents/3/b/9/4/3b9493d73fc9ae5a9e698883a78d00be/p33_2.jpg) ### 2. 数据模型设计的重要性 实施 Greenplum 的项目，有的是从其他数据库产品迁移过来的数据模型，有的是新设计的数据模型。无论是哪种情况，设计时请重点关注 Greenplum 的特性，要充分发挥 Greenplum 所长。 ## · 分布键： 均匀为第一大

本身hdfs的是分布式的容错的, 在借助region和cf的水平垂直分表, 整个数据可以很好地分散 持久化的, 大部分数据都是基于hdfs的持久化,(btw顺序写磁盘, 速度不慢) Sorted map. 整个数据模型就是一个按key排序的大Map, ## Agenda ★ Data Model ★ Architecture & Component ★ Schema design ### 1. Data "||people:author = "John Doe"| 既然是一个数据库, 一个非关系型的数据库, 我们首先要了解他的数据模型, 就是说他能存什么样的数据. 像redis是存kv结构的数据, MongoDB是存储文档型数据, 那HBase存什么样的数据? ## 数据模型 逻辑视图 · '表/行/列' • Row Key ColumnFamily列族：ColumnQualifier列限定名 然后我又有图片列族, 只有一列头像, 存的是二进制的图片内容 然后 $ h^{base} $ 又引入了版本概念, 就是图上这个行交列的每一个格子都可以有多个版本的值, 我没有画出来. 版本用时间戳表示. ## 数据模型 RowKey - 整个table都是按rowkey排序存储的 - 按rowkey用LSM树做了索引, 没有其他二级索引 所以只有按rowkey查询比较快，其他全表扫 除了列族要求是可打印字符

38 Nacos 通信通道 42 Nacos 寻址机制 56 Nacos 服务发现模块 63 Nacos 注册中心的设计原理 63 Nacos 注册中心服务数据模型 80 Nacos 健康检查机制 89 Nacos 配置管理模块 97 配置一致性模型 97 Nacos 高可用设计 100 Nacos 高可用设计 [Image](/uploads/documents/9/0/2/0/90200aabfeb4efeac9291665e511b517/p14_3.jpg) 动态配置服务 Nacos 优势 易用：简单的数据模型，标准的 restfulAPI，易用的控制台，丰富的使用文档。 稳定：99.9% 高可用，脱胎于历经阿里巴巴 10 年生产验证的内部产品，支持具有数百万服务的大规模场景，具备企业级 SLA 的开源产品。 心，这些注册中心之间的数据协同也是一个问题。 本文从各个角度深度介绍 Nacos 注册中心的设计原理，并试图从我们的经验和调研中总结和阐述服务注册中心产品设计上应该去遵循和考虑的要点。 ## 数据模型 注册中心的核心数据是服务的名字和它对应的网络地址，当服务注册了多个实例时，我们需要对不健康的实例进行过滤或者针对实例的一些特征进行流量的分配，那么就需要在实例上存储一些例如健康状态、权重等属性

产品能力 ## 基于可视化编程语言 基于通用语言封装的可视化开发语言，具备完善的静态类型系统和组件扩展机制，适合80%企业级应用开发，灵活性高，可靠性强。 ## 数据模型驱动 可视化构建实体、数据结构、枚举等低代码数据模型，自动生成数据库表和页面交互。 ## 支持软件资产多层次复用 应用、页面、基础组件、扩展组件、接口等不同粒度软件资产，均支持复用。 ## 零 成本部署运维 产出应 出。 # 有数标签画像 多对象标签管理与应用平台，借助标签圈选、群组创建和投放策略，助力客户精准营销实现业务增长。 ## 产品能力 管理模式“兼容并包” 支持多数据源、多租户、多对象和多种数据模型管理。 ## 系统可“拔插” 可搭配数据中台产品建立一站式数据平台，也可适配企业自身大数据系统，快速落地。 ## 行业知识赋能 基于网易集团内外部客户的实践，将标签与画像的方法论融于产品设计中。 增加自动化大数据测试 · 一键切换测试/线上环境 ## 解决方案： - 业务系统合理的拆分开发模式及生产模式 - 建立统一的数据指标体系、统一的数据模型、统一的数据服务体系 ## 客户收益： - 司建立企业级统一的数据指标体系及数据模型 - 构建统一的数据分析体系，快速提升对业务数据的洞察与分析应用能力，实现业务协同发展 ![Image](/uploads/documents/d/