概述整体架构 01 02 03 MDS各组件详细介绍 Q&A基本架构 • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查 • 快照克隆服务器MDS各个组件 MDS是中心节点，负责元数据管理、集群状态收集与调度。MDS包含以下几个部分： • Topology: 减少复制组数量：如果一个数据节点存在 256K个复制组，复制组的内存资源占用将会非常恐怖；复制组之 间的通信将会非常复杂，例如复制组内Primary给Secondary定期发送心跳进行探活，在256K个复制组的情况 下，心跳的流量将会非常大；而引入CopySet的概念之后，可以以CopySet的粒度进行探活、配置变更，降低 开销。 3. 提高数据可靠性：在数据复制组过度打散的情况下，在发生多个节点同时故障的情况下，数据的可靠性会受 cs9, cs12)COPYSET client MDS leader Chunk server 1、发起请求 2、查询元数据 5、返回结果 5、返回结果 user 3、查询leader节点 4、向leader cs发起请求 1. 用户发起请求(fd, offset, length) ； 2. Client 向 mds 查询请求的元数据， 并缓存到本地，请求转换为对 chunk

....................................................................... 57 8.1.6 批量迁移 Oozie 工作流和节点任务 ................................................................................... 57 限制的警告：不会截断该字段，但整个 SQL（表或分 区）的写入都会失败，因为 sql-checker 就会报错，不会走到 commit。 6.3.3.2 从 Dataworks 获得评估报告：  查看节点列表：Dataworks 会将客户上传的 Hive SQL 和调度配置，自动转换成 ODPS SQL， 并且映射成 Dataworks 的工作流类型。  查看报告明细：列表中会给出 Hive 41 6.4.3.4 工作流描述文件说明/workflow.xml： Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 42  节点类型说明：  概念说明： 6.5 作业迁移 6.5.1 Hive SQL -> MaxCompute SQL 自动转换 6.5.1.1 使用 sql-checker