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大数据术语系列(1)——COW和MOR,我如何使用chatgpt通俗易懂地理解了hudi这两种表类型

从传统数据库到大数据的转变,首当其冲的是各种术语的理解。

所以我与chatgpt发生了一系列对话,以便于我能快速理解这些术语。

我先把汇总的结果放在前边,后边会一步步地来说明我是如何获取这些信息的。前边我也发过一些关于chatgpt提示词相关的文章,能更好地帮助我们与chatgpt进行沟通。

提示词工程技术

Copy on Write (COW)和Merge on Read (MOR)两种模式的主要特点和区别:

特性/模式Copy on Write (COW)Merge on Read (MOR)
数据更新通过复制并重写整个文件来更新将更改作为增量日志保存
读取性能高;因为总是直接读取最新的完整快照较低;需要在读取时合并基础文件与日志
写入性能较低;每次变更都需重写整个文件高;仅追加变化至增量日志
存储效率较低;每次更新均产生新的全量数据副本较高;只需额外存储变化部分
实时查询支持不适用于需要极端实时反馈的场景支持近乎实时地查询最新数据
适用场景主要针对读操作多、数据变动较少的应用主要针对写操作频繁、需要即时视图更新的应用

 问题1: 零样本提示(Zero-Shot Prompting)

你能跟我通俗易懂地解释一下hudi表cow类型和mor类型的区别吗

 问题2:自洽性可能(Self-Consistency)

你可以结合实际例子再做一个解释说明吗?

  问题3:定向刺激提示(Directional Stimulus Prompting)

我感觉我还不是很懂,你再解释得更通俗易懂一些

   问题4:定向刺激提示(Directional Stimulus Prompting)

你能把上边COW和MOR的特点做一个表格吗,让我非常清楚地能看出两者的区别

   问题4:零样本提示(Zero-Shot Prompting)和自洽性可能(Self-Consistency)

使用MOR模式的时候,为何要多删除带_ro和_rt的表?

 

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