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Elasticsearch可以用于搜索各種文檔。它提供可擴展的搜索,具有接近實時的搜索,并支持多租戶。”Elasticsearch是分布式的,這意味著索引可以被分成分片,每個分片可以有0個或多個副本。每個節(jié)點托管一個或多個分片,并充當協(xié)調器將操作委托給正確的分片。再平衡和路由是自動完成的。“相關數據通常存儲在同一個索來自:百科
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租形態(tài)的低代碼。 方案二: Meta+Data的寬表模型,將模型的定義轉化為寬表的模型存儲。該方案的優(yōu)勢在于可以靈活的定義數據模型,不需要考慮因模型變化導致的DDL語句。再具體實踐中,寬表可以有不同的選型,例如 文檔數據庫 ,搜索、分析型數據庫、關系數據庫等。不同類型的存儲的寬表選型來自:專題由于ES不能提供存儲的所有功能,一些場景下需要在現(xiàn)有系統(tǒng)數據存儲的基礎上新增ES支持。 舉例1:ES不支持事務、復雜的關系(至少1.X版本不支持,2.X有改善,但支持的仍然不好),如果你的系統(tǒng)中需要上述特征的支持,需要考慮在原有架構、原有存儲的基礎上的新增ES的支持。 舉例2:如果來自:百科
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服務提交SQL作業(yè)訪問外部數據源數據的操作步驟。 本例以SQL作業(yè)訪問RDS數據庫表為例,介紹 DLI 服務提交SQL作業(yè)訪問外部數據源數據的操作步驟。 使用DLI提交SQL作業(yè)查詢RDS MySQL數據 常用的Spark SQL作業(yè)的語法 基礎的Spark SQL語法:數據庫相關語來自:專題