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这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第十五天。 LSMT与存储引擎 LSMT Log-Structured Merge-Tree 传统的存储引擎如MySQL，索引树为B+树，原地更新 通过Appe

这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第十三天。 数据形态 存储层：File，Blocks 格式层：File内部的数据格式（Schema+Layout） 计算引擎：Rows，Columns OLTP

这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第十三天。 发展历史 核心技术 文件结构 写入数据湖时：1. 按照每条数据的date进行分区2. 额外使用metadata文件记录表信息

这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第十二天。 HBase数据模型 HBase以列族(column family)组织数据，以行键(rowkey)索弓|数据。 列族需要在使用前预先创建

这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第十一天。 高可用 高可用需求 可能的故障：设备故障、软件故障、人为故障 高可用衡量：MTTR、MTTF、MTBF

这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第十天。 HDFS基本概念 特性 分布式 容错 高可用 高吞吐 可扩展 廉价 HDFS架构 核心组件 Client/SDK client写流程

这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第九天。 Presto基础 Presto基础概念 服务相关 Coordinator：解析SQL语句，生成执行计划并分发给worker

这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第八天。 Shuffle Shuffle需求的产生 在MapReduce框架中，Shuffle起到在Map阶段和Reduce阶段间进行数据交换的作用，

这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第七天。 架构 Spark Core 基本功能如任务调度、错误恢复、内存管理和与存储系统交互等 ，RDD的API定义 Spark SQL 用于操作结构化数据