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    ester。每個(gè)harvester都會為新內(nèi)容讀取單個(gè)日志文件,并將新日志數(shù)據(jù)發(fā)送到libbeat,后者將聚合事件并將聚合數(shù)據(jù)發(fā)送到您為Filebeat配置的輸出。 harvester harvester:負(fù)責(zé)讀取單個(gè)文件的內(nèi)容。讀取每個(gè)文件,并將內(nèi)容發(fā)送到the output 每個(gè)文件啟動一個(gè)harvester
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    云數(shù)據(jù)庫GaussDB功能 云數(shù)據(jù)庫GaussDB功能 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時(shí)支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力,PB級海量存儲。本文為您詳細(xì)介紹云數(shù)據(jù)庫GaussDB的功能特性。
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    其他兩種事務(wù)隔離等級為: 3.Read Committed(已提交讀) 一個(gè)事務(wù)能讀取到其他事務(wù)提交過(Committed)的數(shù)據(jù)。 一個(gè)事務(wù)在處理過程中如果重復(fù)讀取某一個(gè)數(shù)據(jù),而且這個(gè)數(shù)據(jù)恰好被其他事務(wù)修改并提交了,那么當(dāng)前重復(fù)讀取數(shù)據(jù)的事務(wù)就會出現(xiàn)同一個(gè)數(shù)據(jù)前后不同的情況。 在這個(gè)隔離級別會發(fā)生“不可重復(fù)讀”的場景。
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    更新操作需要通過重寫原始parquet文件完成。 優(yōu)點(diǎn):讀取時(shí),只讀取對應(yīng)分區(qū)的一個(gè)數(shù)據(jù)文件即可,較為高效。 缺點(diǎn):數(shù)據(jù)寫入的時(shí)候,需要復(fù)制一個(gè)先前的副本再在其基礎(chǔ)上生成新的數(shù)據(jù)文件,這個(gè)過程比較耗時(shí)。且由于耗時(shí),讀請求讀取到的數(shù)據(jù)相對就會滯后。 2、Merge On Read
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    ----結(jié)束 以上就是供應(yīng)商-華為云為您整理的通過數(shù)據(jù)庫管理服務(wù) DAS 連接云數(shù)據(jù)庫MySQL,您可以前往華為云幫助中心:云數(shù)據(jù)庫 MySQL了解更詳細(xì)的解答,也可前往云社區(qū)參與討論。 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL擁有即開即用、穩(wěn)定可靠、安全運(yùn)行、
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    分布式緩存由一個(gè)服務(wù)端實(shí)現(xiàn)管理和控制,有多個(gè)客戶端節(jié)點(diǎn)存儲數(shù)據(jù),可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的讀取速率。那么我們要讀取某個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候,應(yīng)該選擇哪個(gè)節(jié)點(diǎn)呢?如果挨個(gè)節(jié)點(diǎn)找,那效率就太低了。因此需要根據(jù)一致性哈希算法確定數(shù)據(jù)的存儲和讀取節(jié)點(diǎn)。以數(shù)據(jù)D,節(jié)點(diǎn)總個(gè)數(shù)N為基礎(chǔ),通過一致性哈希算法計(jì)算出數(shù)據(jù)D對應(yīng)的
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