，以实现统一存储系统的需求，即在单个存储系统中多副 本PageFile支持块设备、三副本AppendFile（待开发）支持在线对象存储、AppendECFile（待开发）支持 近线对象存储可以共存。 如上所示LogicalPool与pool为多对一的关系，一个物理pool可以存放各种类型的file。当然由于curve支持 多个pool，可以选择一个logicalPool独享一个pool。 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 的请求 (CopysetId ,chunkId, offset copyset的leader Chunkserver节点； 4. Client 向 leader 发送读写请求client (IP, port, CopysetId, chunkId, offset in chunk, length in chunk), Chunkserver 完成后通知； 5. Client通知用户请求完成。HEARTBEAT 心跳用于中心节点和数据节点的数据交互，详细功能如下： •

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 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。  批处理：由于大数据场景必须处理大规模的数据集，批处理往往需要从数据存储中读取大量 数据进 行长 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 BI 工具、jupyter 等。  数据作业编排：将多个数据处理动作 MaxCompute 产品组件 特性介绍 数据存储 MaxCompute 表 (基于盘古分布式存储) MaxCompute 支持大规模计算存储，适用于 TB 以上规 模的存储及计算需求，最大可达 EB 级别。同一个 MaxCompute 项目支持企业从创业团队发展到独角兽的 数据规模需求； 数据分布式存储，多副本冗余，数据存储对外仅开放表的 操作接口，不提供文件系统访问接口

asumiendo que tanto el apodo como el primer nombre pueden ser NULL: select coalesce (Apodo, Nombre, 'Sr./Sra.') || ' ' || Apellido from OtrasPersonas COALESCE te ayudará sólo en situaciones donde

como se muestra. $ ls -l /dev/sda /dev/sr0 /dev/ttyS0 /dev/zero brw-rw---T 1 root disk 8, 0 Oct 16 20:57 /dev/sda brw-rw---T+ 1 root cdrom 11, 0 Oct 16 21:53 /dev/sr0 crw-rw---T 1 root dialout 4, 64 Oct usuario pueden realizar operaciones de lectura/escritura haciendo si pertenecen al grupo disk. «/dev/sr0» tiene como número de dispositivo mayor de 11 y como menor de 0. Los usuarios pueden realizar operaciones