GaussDBKernelV5版本的Catalog还是本地存储,所以还需要考虑catalog的持久化问题.未来演进元数据解耦，Coordinator无状态,就不需要考虑Catalog持久化问题了。但是跨节点场景下的事务提交在Coordinator上还是要持久化的。图14Coordinator模块图路由信息：每个表数据共分16384

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关于dremio实际大规模部署的记录，内容来自官方文档dremio组件架构参考图此图包含了dremio的ha以及扩展，包含了主备Coordinator（故障转移的）提高查询性能的Coordinator，以及进行实际查询的执行器此部署中依赖lb，共享存储（nfs类的），zk（协调选举的），分布式存储（当然也可以使用共享存储，但

dremio社区版，集群安装比较简单，核心就是一个配置（zk，分布式存储），为了方便本地环境的测试我基于docker-compose提供了一个方便部署的环境，可以使用环境配置docker-compose version:"3"services:zk:image:zookeeperports:-2181:21

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之前架设了一个Kafka集群，跑了很久没有什么错误，最近开发的小伙伴跟我说部分kafka不能消费了，了解详细情况后，自己也赶紧作了个测试，发现是有报错...Causedby:rg.apache.kafka.common.errors.CoordinatorNotAvailableException:Thecoordinatorisnotavailable....报错在网上

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Oozie常用的系统常量常量使用公式含义说明${coord:minutes(intn)}返回日期时间：从一开始，周期执行n分钟${coord:hours(intn)}返回日期时间：从一开始，周期执行n*60分钟${coord:days(intn)}返回日期时间：从一开始，周期执行n*24*60分钟${coord:months(intn

    熟悉Trino的同学应该都知道Trino新增、删除catalog都需要重启集群，这个生产环境里如果需要频繁增加数据源的场景是非常不友好的操作。  网上关于动态加载Catalog的方案有一些，但是在Trino比较新的版本里面已经无法适用。 目前官方关于这个功能一直都没有完成，详细

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前言为遵守mit的约定，这个帖子不贴太多具体的代码，主要聊聊自己在码代码时的一些想法和遇到的问题。这个实验需要我们去实现一个map-reduce的功能。实质上，这个实验分为

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