2.1.1 主流大数据体系架构 Hadoop 及开源生态由一系列的开源组件共同组成，很多用户基于 Hadoop 及开源生态组件构 建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持  机器学习：满足机器学习工作负载的服务。如当前流行的 Spark MLib/ML、Tensorflow 等。  分析型数据存储：对数据进行处理加工后，面向应用场景，将数据以结构化的方式进行存储， 以便分析工具或分析应用能够获取数据。如利用 MPP 数据仓库、Spark SQL 等支持 BI 工具 访问，利用 Hbase 实现低延迟的在线服务等  分析与报表：对数据进行分析和展现以获取洞察。如 MaxCompute 产品的交互式查询服务，特性如下： 兼容 PostgreSQL：兼容 PostgreSQL 协议的 JDBC/ODBC 接口，所有支持 PostgreSQL 数据库的工 具或应用使用默认驱动都可以轻松地连接到 MaxCompute 项目。支持主流 BI 及 SQL 客户端工具的 连接访问，如 Tableau、帆软 BI、Navicat、SQL Workbench/J

UNSTABLE ONLINE OFFLINESCHEDULE Schedule（系统调度）是为了实现系统的自动容错和负载均衡，这两个功能是分布式 存储系统的核心问题，也是 curve 是否能上生产环境的决定因素之一。 • 自动容错保证常见异常（如坏盘、机器宕机）导致的数据丢失不依赖人工处理，可 以自动修复。 • 负载均衡和资源均衡保证集群中的磁盘、cpu、内存等资源的利用率最大化。SCHEDULE