（）认为，大数据时代的数据管理目标不一定理想和完美，一致性、可用性和分区容错性中的任何两个特征的保证（争取）可能导致另一个特征的损失（放弃）。

在HDFS里,若打开其回收站机制,则删除文件时,文件不会立即真正被删除。

在Flume级联传输过程中，可以使用fail over模式传输，这样如果下一跳的Flume节点故障或 者数据接受异常时，可以自动切换到另外一路上继续传输。

在Flink中，checkpoint机制能够保证应用在运行过程中出现失败时，从某一个点恢复，在此过程中，流快照是根据数据流入顺序依次创建的。

在DWS服务中,通过GDB并行导入数据时,需要明确DWS的集群IP地址。

元数据按用途的不同分为三类：技术元数据、业务元数据和应用元数据。

由于Spark是基于内存的计算引擎，因此，一个Spars应用可以处理的数据量不能超过分给这 个Spark应用的内存总和。

用户权限管理基于角色的访问控制，提供可视化的多组统一的集群中用户权限管理。

一般而言，分布式数据库是指物理上分散在不同地点，但在逻辑上是统一的数据库。因此分布式数据库具有物理上的独立性、逻辑上的一体性、性能上的可扩展性等特点。

修改视图时可以修改视图的表空间。

向HBase集群中增加RegionServer主机时，必须先停止原集群，原因是HBase不支持动态扩容。