续之前博客内容，手机安装后效果如下，只是过程和效果展示，具体安装过程参考ubports官网！！！
采集什么的喜欢这个了。 OLD N97 Mozilla/5.0 (SymbianOS/9.4; Series60/5.0 NokiaN97-1/20.0.019; Profile/MIDP-2.1 Configuration/CLDC-1.1) AppleWebKit/525 (KHTML, like Gecko) BrowserNG/7.1.18124 BlackBerry - Playbook 2.1 Mozilla/5.0 (PlayBook; U; RIM Tablet OS 2.1.0; en-U
User-Agent:Mozilla/4.0 (Windows; MSIE 6.0; Windows NT 5.2)
本文转载于：https://www.cnblogs.com/syfwhu/p/5711975.html,点击查看原文，感谢原文作者归纳总结。 ---- IE IE6 User-Agent:Mozilla/4.0 (Windows; MSIE 6.0; Windows NT 5.2) IE7 User-Agent:Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0) IE8 User-Agent:Mozilla/4.0 (compatible; MSIE
有时候我们顺利的将AOSP下载了下来，很多时候我们不仅仅需要去查看源码，还有以下的几个需求：
Bigtable 是一个用来管理结构化数据的分布式存储系统，具有很好的伸缩性，能够在几千台应用服务器上处理PB数量级数据。谷歌有许多项目都把数据存储在Bigtable中，包括web indexing,Google Earth, and Google Finance. 这些应用对Bigtable的侧重点不同，但是他们都是海量数据和实时性的应用。尽管需求变化多端，Bigtable很好的提供了一个灵活多变，高性能额解决方案。
Kudu有自己的数据存储模型，不依赖于HDFS、Hive、HBase其他大数据组件。Kudu有自己的集群，数据存储在Kudu自己的集群Tablet Server中。
Device.js 是一个可以让你检测设备的平台，操作系统和方向 JavaScript 库，它会自动在 <html> 标签添加一些设备平台，操作系统，方向相关的 CSS class，这样就能让你针对不同设备撰写不同的 CSS，并且还提供一些 Javascript 函数来判断设备。
Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。尽管应用需求差异很大，但是，针对Google的这些产品，Bigtable还是成功的提供了一个灵活的、高性能的解决方案。本论文描述了Bigtable提供的简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式；我们还将描述Bigtable的设计和实现。
在 WPF 里面有其他软件完全比不上的超快速的触摸，这个触摸是通过 PenImc 获取的。现在 WPF 开源了，本文就带大家来阅读触摸底层的代码，阅读本文需要一点 C# 和 C++ 基础
HDFS: 存储格式Textfile,Parquet,ORC，适合离线分析，不支持单条记录级别的update操作，随机读写性能差。
## 优先级 TC 在检查 tablet 状态的同时，也会对非 HEALTHY 状态的 tablet 分配一个初始优先级。该优先级决定了在 TS 中的处理优先级。
Hadoop生态系统发展到现在，存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？
在前面的篇章中我们介绍了分布式文件系统HDFS 以及列式存储HBase，HDFS提供了可以横向扩展的存储引擎，适合离线分析场景，不适合于随机读写。HBase适合于随机读写，但由于Scan消耗性能，因此不适合于离线分析场景。因此既可以实现数据的快速插入与实时更新，又能实现对数据的快速分析的Kudu出现了。
修正一些小错误。 BigTable是一个非常复杂的系统，发表的论文面面俱到，但是每个方面都写得并不是很清楚。所幸Google开源了LevelDB这个Key-Value Store。这个项目的作者是Jeff Dean和Sanjay Ghemawat，被认为很大程度上重复使用了BigTable在单个节点上的实现。LevelDB为我们对BigTable的实现提供了重要的学习资料。 在BigTable的实现上，一个BigTable的cluster由一个client library，一个Master server和很
Google在今年的I/O上发布了一个移植跨界应用 名为App Runtime for Chrome（Beta）这个东西可以让Android系统的App运行于ChromeOS下
就像官网所说，Kudu是一个针对Apache hadoop 平台而开发的列式存储管理器,在本菜鸟看来，它是一种介于hdfs与hbase的一种存储。它的优势在于:
启用了Pointer之后，调用Textbox.Focus()，起不来屏幕键盘，必须点在它之上才行，触摸在它之上才行
Bigtable被称为谷歌的三驾马车之一，主要面向谷歌的结构化数据存储,其思想被许多nosql数据库继承。Bigtable建立于GFS和Chubby之上，而为MapReduce服务,可以说是承上启下。
Yugabyte DB 是一个全球部署的分布式数据库，和国内的 TiDB 和国外的 CockroachDB 类似，也是受到 Spanner 论文启发，所以在很多地方这几个数据库存在不少相似之处。
Apache Kudu is an open source distributed data storage engine that makes fast analytics on fast and changing data easy.
从上面分析可知，这两种数据在存储方式上完全不同，进而导致使用场景完全不同，但在真实的场景中，边界可能没有那么清晰，面对既需要随机读写，又需要批量分析的大数据场景，该如何选择呢？这个场景中，单种存储引擎无法满足业务需求，我们需要通过多种大数据工具组合来满足这一需求。
BigTable是一个非常复杂的系统，发表的论文写得并不是很清楚。所幸Google开源了LevelDB这个Key-Value Store。这个项目的作者是Jeff Dean和Sanjay Ghemawat，被认为很大程度上重复使用了BigTable在单个节点上的实现，故而使得我们可以通过对LevelDB的代码的阅读获得进一步的了解。 在BigTable的实现上，一个BigTable的cluster有一个client library，一个Master server和很多个的Tablet Server组成的。按
从Impala在Kudu中创建新表类似于将现有Kudu表映射到Impala表，除了您需要自己指定模式和分区信息。 使用以下示例作为指导。Impala首先创建表，然后创建映射。
🍅 作者：不吃西红柿 🍅 简介：CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌。简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。 （优质好文持续更新中……）✍ 目录 一、kudu介绍 二、基础概念 三、设计架构 四、数据存储结构 五、表设计 六、注意事项 ---- 一、kudu介绍 Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是Apache Hadoop生态圈的成员之一(incubating)，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。 1 功
首先了解下Ubuntu的工具栏，安装好Ubuntu进入图形界面后，左边默认有10个工具图标，加上我们后面安装的音乐播放器和视频播放器，12个工具的介绍如下：
更新删除流程与写入流程类似，区别就是最后判断是否存在主键时候的操作，若存在才能更新，不存在才能插入新数据。
整编，顾名思义就是编译整个 Android 源码，最终 out 目录会生成几个重要的镜像文件，其中有 system.img、userdata.img、ramdisk.img 等，这些是可以刷机的。
Doris是一款基于MPP架构的分析型数据库。整体架构很简单，只有两类进程FE和BE。其中FE（Frontend）主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据管理和节点管理相关工作；BE（Backend）主要负责数据存储、查询计划的执行。
GFS 作为其中一驾宝车，解决了大数据存储的难题。它能够把大量廉价的普通机器，聚在一起，充分让每台廉价的机器发挥光和热。其中在《从谷歌 GFS 架构设计聊开去》中我们针对 GFS 进行了管中窥豹，体会到其中一斑，不得不说是人多力量大，团结就是力量的体现。
本文主要从集群/客户端视角，解释和Elasticsearch查询相关的原理。并相应介绍了Skper(化名）引擎的查询优化技术。
前言 Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu支持水平扩展，使用Raft协议进行一致性保证，并且与Cloudera Impala和Apache Spark等当前流行的大数据查询和分析工具结 合紧密。本文将为您介绍Kudu的一些基本概念和架构以及在企业中的应用，使您对Kudu有一个较为全面的了解。 一、为什么需要Kudu Kudu这个名字听起来可能有些奇怪，实际上，Kudu是一种非洲的大羚羊，中文名叫“捻角羚”，就是下图这个样
问题描述：上线运行一段时间后，随着越来越多的数据增长，集群每次重启后一周左右，读写就会开始变得越来越慢，直到无法正常进行读写。
当 Client 请求写数据时，先根据主键从 Mater Server 中获取要访问的目标 Tablets，然后到对应的 Tablet 获取数据。因为 KUDU 表存在主键约束，所以需要进行主键是否已经存在的判断。一个 Tablet 中存在很多个 RowSets，为了提升性能，我们要尽可能地减少要扫描的 RowSets 数量。首先，我们先通过每个 RowSet 中记录的主键的（最大最小）范围，过滤掉一批不存在目标主键的 RowSets，然后在根据 RowSet 中的布隆过滤器，过滤掉确定不存在目标主键的 RowSets，最后再通过 RowSets 中主键索引，精确定位目标主键是否存在，如果主键已经存在，则报错:主键重复，否则就进行写 MemRowSet。写入操作先被提交到tablet的预写日志(WAL)目录，并根据Raft一致性算法取得follow节点的同意，然后才会被添加到其中一个tablet的内存中，插入会被添加到tablet的MemRowSet中。
之前介绍了quast和bosco评估软件，今天带来的是两款可视化拼接的序列的软件，均在windows下运行，得到输入文件即可操作，linux下图形化界面好像也有更新好的，自行探索。
一张表包括行（Row）和列（Column）。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。
从大致的非功能需求角度来说，作为一般的分布式持久化存储系统，这样三个需求从重要性依次排列：
用户反馈分析看板加载速度慢，在业务高峰期，看板页面还会有加载异常的情况。报表列表加载速度慢，严重时无法加载。用户在进行一些选项配置时，还会有一些加载超时或接口报错的情况。
基于 Apache Doris 在读写流程、副本一致性机制、 存储机制、高可用机制等方面的常见疑问点进行梳理，并以问答形式进行解答。在开始之前，我们先对本文相关的名词进行解释：
2018-08-15 07:42
在Kudu配置的WAL和Data路径与其他服务（如NameNode、DataNode等）共用一块磁盘的情况下（可能会产生磁盘空间不足或者IO争用），需要将WAL和Data的目录迁移至新的磁盘上。本文主要讲述如何通过Cloudera Manager来完成Kudu Master和Tablet的WAL和Data目录迁移。
Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析。 在国内，小米和神策都已经采用了kudu。 我们使用了kudu 1.3.0版本存储用户行为数据，现在已经使用了一段时间。 首先它的插入性能还是不错的，设置足够的内存以后，插入速度轻轻松松就达到了百万条每秒。 查询速度还算中规中矩，用spark SQL或者impala在上面都有不错的查询速度，至少比hbase快多了，当然前提是要合理设置range分区，让每次的查询进行提前剪枝。 当然在使用过程中遇到了几个小坑，
根据数据体量，结合集群各节点的CPU、内存、磁盘的表现，合理优化设置kudu参数，让集群飞起来~
Doris的导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到 Doris表中。Doris底层实现了统一的流式导入框架，而在这个框架之上，Doris提供了非常丰富的导入方式以适应不同的数据源和数据导入需求。Stream Load是Doris用户最常用的数据导入方式之一，它是一种同步的导入方式, 允许用户通过Http访问的方式将CSV格式或JSON格式的数据批量地导入Doris，并返回数据导入的结果。用户可以直接通过Http请求的返回体判断数据导入是否成功，也可以通过在客户端执行查询SQL来查询历史任务的结果。另外，Doris还为Stream Load提供了结果审计功能，可以通过审计日志对历史的Stream Load任务信息进行审计。本文将从Stream Load的执行流程、事务管理、导入计划的执行、数据写入以及操作审计等方面对Stream Load的实现原理进行深入地解析。
几年前在读Google的BigTable论文的时候，当时并没有理解论文里面表达的思想，因而囫囵吞枣，并没有注意到SSTable的概念。再后来开始关注HBase的设计和源码后，开始对BigTable传递的思想慢慢的清晰起来，但是因为事情太多，没有安排出时间重读BigTable的论文。在项目里，我因为自己在学HBase，开始主推HBase，而另一个同事则因为对Cassandra比较感冒，因而他主要关注Cassandra的设计，不过我们两个人偶尔都会讨论一下技术、设计的各种观点和心得，然后他偶然的说了一句：Cassandra和HBase都采用SSTable格式存储，然后我本能的问了一句：什么是SSTable？他并没有回答，可能也不是那么几句能说清楚的，或者他自己也没有尝试的去问过自己这个问题。然而这个问题本身却一直困扰着我，因而趁着现在有一些时间深入学习HBase和Cassandra相关设计的时候先把这个问题弄清楚了。
最近在招聘要求下突然看到了Apache kudu 于是花了几天时间研究了下，下面简单的给大家介绍下 记得收藏。
前两天Fayson介绍过《CDH5.15和CM5.15的新功能》，与CDH5.15同时发布的还有CDSW1.4和Kudu1.7，CDSW1.4的新功能可以参考《CDSW1.4的新功能》，以下我们具体看看Kudu1.7的新功能。
在下线过程中，通过 show backends 查看下线节点的 tabletNum ，会观察到 tabletNum 数量在减少，说明数据分片正在从这个节点迁移走。当数量减到0时，系统会自动删除这个节点。但某些情况下，tabletNum 下降到一定数值后就不变化。这通常可能有以下两种原因：
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