如何理解Hologres存储计算分离架构，既然支持内部表，为什么是存储计算分离？

Hologres 存储计算分离架构是指将数据的存储和计算分别进行管理，以提高系统的性能和可扩展性，在这种架构中，数据被存储在分布式文件系统中，而计算任务则由专门的计算节点执行，这种架构的优势在于可以充分利用计算资源，提高数据处理速度，同时降低存储成本。

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以下是关于 Hologres 存储计算分离架构的详细解释：

1、存储与计算分离

存储：Hologres 使用分布式文件系统（如 HDFS、S3 等）来存储数据，这些文件系统具有高可用性、高容错性和横向扩展能力，可以保证数据的安全性和稳定性。

计算：Hologres 使用专门的计算节点（如 Spark、Flink 等）来执行数据处理任务，这些计算节点可以根据业务需求动态调整，以实现资源的最优分配。

2、内部表支持

尽管 Hologres 支持内部表，但仍然采用存储计算分离架构，这是因为内部表只是对外部表的一种封装，它们在底层仍然需要通过分布式文件系统进行存储，并通过计算节点进行数据处理，内部表并不改变 Hologres 存储计算分离的本质。

3、优势

性能提升：存储计算分离架构可以将计算任务与数据存储分开，使得计算节点可以专注于数据处理，从而提高数据处理速度。

资源利用率：通过动态调整计算节点的数量，可以实现资源的最优分配，提高系统的资源利用率。

降低成本：存储计算分离架构可以降低存储成本，因为数据只需要在需要时才进行读取，而不是一直保持在内存中。

高可用性：分布式文件系统具有高可用性，可以保证数据的安全性和稳定性。

4、应用场景

大数据处理：Hologres 适用于大数据处理场景，可以快速处理海量数据，提供实时的数据分析结果。

实时分析：Hologres 支持实时数据处理，可以满足实时分析的需求。

机器学习：Hologres 提供了丰富的机器学习算法库，可以方便地进行机器学习任务。

Hologres 存储计算分离架构通过将数据的存储和计算分别进行管理，可以提高系统的性能和可扩展性，虽然 Hologres 支持内部表，但这并不改变其存储计算分离的本质。

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