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新增支持 Hive 数据源,DataEase 开源数据可视化分析平台 v1.5.0 发布

12月6日,DataEase开源数据可视化分析平台正式发布v1.5.0版本。在该版本中,新增了对Hive数据源的支持;视图方面,图表类型增加了对词云图的支持;视图编辑的操作上,提供了重置功能,并取消了之前版本的实时保存功能;数据集方面新增同步字段功能,解决了由于数据集变化导致的视图不可用的问题;仪表板方面,增加了对视频组件的支持。另外,我们还对其他一些常用的功能进行了功能优化和问题修复。 新增功能 ■数据源新增支持Hive 截至DataEase v1.4版本,DataEase支持的数据源包括Excel、MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、Elasticsearch、MariaDB、Apache Doris、ClickHouse、MongoDB、Amazon Redshift等。在DataEase v1.5.0版本中,我们增加了对Hive数据源的支持。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中大规模数据的机制。Hive的优点是学习成本低,可以通过类似SQL语句实现快速Map...

JuiceFS 数据读写流程详解

对于文件系统而言,其读写的效率对整体的系统性能有决定性的影响,本文我们将通过介绍 JuiceFS 的读写请求处理流程,让大家对 JuiceFS 的特性有更进一步的了解。 写入流程 JuiceFS 对大文件会做多级拆分(参见 JuiceFS 如何存储文件),以提高读写效率。在处理写请求时,JuiceFS 先将数据写入 Client 的内存缓冲区,并在其中按 Chunk/Slice 的形式进行管理。Chunk 是根据文件内 offset 按 64 MiB 大小拆分的连续逻辑单元,不同 Chunk 之间完全隔离。每个 Chunk 内会根据应用写请求的实际情况进一步拆分成 Slices;当新的写请求与已有的 Slice 连续或有重叠时,会直接在该 Slice 上进行更新,否则就创建新的 Slice。 Slice 是启动数据持久化的逻辑单元,其在 flush 时会先将数据按照默认 4 MiB 大小拆分成一个或多个连续的 Blocks,并上传到对象存储,每个 Block 对应一个 Object;然后再更新一次元数据,写入新的 Slice 信息。显然,在应用顺序写情况下,只需要一个不停增长的 Sli...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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