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论文标题：Column-Stores vs. Row-Stores: How Different Are They Really?
论文: http://www.cs.umd.edu/~abadi/papers/abadi-sigmod08.pdf
从论文的标题可以看出这篇论文不是陈述一种新的技术、架构，而更偏议论文一点，它主要的目的在于搞清楚对于分析类的查询为什么Column-Store比Row-Store好那么多？好在哪里？
一般认为原因是:
分析类查询往往只查询一个表里面很少的几个字段，Column-Store只需要从磁盘读取用户查询的Column，而Row-Store读取每一条记录的时候你会把所有Column的数据读出来，在IO上Column-Store比Row-Store效率高很多，因此性能更好。
而本文的目的是要告诉你Column-Store在存储格式优势只是一方面，如果没有查询引擎上其它几个优化措施的配合，性能也不会太好的，这篇论文认为Column-Store在查询引擎层有以下几种大的优化手段:
其中前三点是前人就已经总结过的、在现有Column-Store上实现过了的，而最后一点是本论文的创新。下面我们一一看一下这几种优化手段的细节，最后再看看它们优化效果的对比。
在指标体系的应用场景中，基于指标的告警也是指标数据的一个重要应用。
基于指标的告警一般有以下几种类型：
本篇主要介绍动态阈值的实现方案：
岁月真是匆匆，一年又一年，很多时间无暇思索，也就只在年初和年末 多愁善感，而今尤盛，因为今年终于成了程序员35岁退休热梗中的预退休人员，往后每多拿一天的薪水，都是命运的恩赐😂
每到年末，都会感叹一年中虚度的光阴，遗憾没有达成的目标，这时候都要给自己找一个冠冕堂皇的借口，好让自己逃出自我讽刺的情绪旋涡，从而让自己在新的一年重新出发
每年的目标都很燃，很艰苦，每年都达不到，也想着躺平，干嘛为难自己，但是想着再不拼博，那就真的拼不动了，35岁而已，还有一战之力，那么下一个十年到45岁之后呢？我会过什么样的人生，我又能过什么样的人生？难不成身体好铁人三项，干不动中年三宝
所以该立的目标还是不能少，做过的傻事不能忘！
在传统的行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：
| Row | WatchID | JavaEnable | Title | GoodEvent | EventTime |
|---|---|---|---|---|---|
| #0 | 89354350662 | 1 | Investor Relations | 1 | 2016-05-18 05:19:20 |
| #1 | 90329509958 | 0 | Contact us | 1 | 2016-05-18 08:10:20 |
| #2 | 89953706054 | 1 | Mission | 1 | 2016-05-18 07:38:00 |
| #N | … | … | … | … | … |
处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。
常见的行式数据库系统有：MySQL、Postgres和MS SQL Server。
在列式数据库系统中，数据按如下的顺序存储：
| Row: | #0 | #1 | #2 | #N |
|---|---|---|---|---|
| WatchID: | 89354350662 | 90329509958 | 89953706054 | … |
| JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | … |
| Title: | Investor Relations | Contact us | Mission | … |
| GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | … |
| EventTime: | 2016-05-18 05:19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | … |
这些示例只显示了数据的排列顺序。来自不同列的值被单独存储，来自同一列的数据被存储在一起。
kadmin.local ：打开KDC控制台，需要root权限
1 | kadmin.local |
addprinc ：添加用户
1 | 添加用户,密码随机 |
delprinc ：删除principle
1 | delprinc hdfs/admin |
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