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Hive 支持 Parquet、Orc、Text 等多种存储格式，不同的存储格式数据写入过程不太一样，具体可以分为两大类：

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大数据时代，数据的准确性和实时性显得尤为重要。本文提供多机房部署及**容灾解决方案，当主机房因为断网、断电、地震、火灾等原因暂时无法对外提供服务时，能快速将服务切换到备灾机房，并同时保障 Exactly Once 语义。

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整体解决方案需要多个容灾组件一起配合实现，容灾组件如下图所示，主要包括 MQ、YARN、HDFS

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曾经被认为理所当然的巨无霸单体应用，被拥抱了微服务的架构师们精心拆分成了一个又一个小而独立的微服务，接着再被拥抱了容器化的工程师们打包成了自带依赖的Docker镜像，

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至于第2个问题，那就该看本文的主角 —— Service Mesh（服务网格），是如何力挽狂澜，近乎完美地解决微服务之间的通讯问题了。

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时间回到2016年9&#*****29&#*****，那是一个即将放假迎来普天同庆的日子（是说我们）。

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所有微服务之间的通讯都会流经这些密密麻麻的代理节点，它们共同组成了一张川流不息的现代化交通网格。

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大多数人都曾经历过那个单体应用为王的时代。所谓“单体”（Monolithic），就是把所有组件都塞在同一个应用内，因此这些组件天然就紧密联系在一起：

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重试处理：如果请求未响应，则选择另&#*****个实例重试（前提：Linkerd知道该请求是幂等的）。

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熔断处理：如果发往某个实例的请求经常失败，则主动从地址列表中剔除该实例。