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       部署openLooKeng服务器有多种方法，本文提供一种快速、码启简单的码启自动化部署流程，适用于大多数Linux操作系统。码启对于Ubuntu用户，码启则需手动安装指定依赖项。码启discord源码

       通过执行以下命令，码启你可以一键下载所需软件包并自动部署openLooKeng服务器：

       或者，码启执行命令后，码启通常只需等待安装完成，码启服务将自动启动。码启

       若需停止openLooKeng服务，码启执行以下命令即可。码启启动openLooKeng命令行客户端亦只需执行特定命令。码启

       为了在线部署openLooKeng到集群中，码启执行如下命令，根据提示分别输入coordinator和worker节点的外挂基本代码源码IP地址进行安装。该过程会自动下载所需脚本和包，检查依赖项（如expect和sshpass），并安装jdk（要求版本大于1.8.0_）。若未安装，脚本会自动安装jdk1.8.0_，建议在安装前手动安装。

       脚本将下载openLooKeng-server tarball，并将其复制到集群中的所有节点。然后使用该tarball安装openLooKeng-server。接着，脚本会使用标准配置自动安装openLooKeng服务器，包括JVM、Node配置以及内置目录如tpch、tpcds、memory connector等的配置。

       脚本会检查/home/openlkadmin/.openlkadmin/cluster_node_info目录下是微课学堂源码否已有配置文件。若缺少，安装脚本会要求用户输入节点信息；也可以选择添加用户并创建文件/home/openlkadmin/.openlkconf/cluster_node_info。在文件中输入适合集群的值。

       部署脚本会自动启动openLooKeng服务，执行相关命令即可停止服务或启动命令行客户端。

       若部署到大集群中，可准备包含所有节点IP地址的文件作为参数传递给安装脚本。执行相关命令即可。

       升级openLooKeng服务时，使用特定命令将当前服务升级到目标版本并保留现有配置。可以使用命令列出所有可用版本。

       若需调整配置，修改配置文件（/home/openlkadmin/.openlkadmin/cluster_config_info），然后执行命令部署配置到集群。添加更多配置或自定义配置时，将属性添加到模板文件中，烟盒回收源码在哪并确保属性格式符合特定要求。

       离线部署时，下载所有资源后，执行命令部署单节点集群。按照提示分别输入coordinator和worker节点IP部署多节点集群。若需帮助，请执行命令查看所有可用选项。

       若需增加节点使集群规模扩大，执行命令。若要减少节点使集群规模缩小，执行相应命令。若有多个节点，以逗号分隔节点IP地址。

       更多详细信息请参阅原文出处：openlookeng.io/zh-cn/do...

       如需手动部署，请参考：openlookeng.io/zh-cn/do...

openLooKeng基于选择率的动态过滤优化

       openLooKeng的动态过滤优化策略着重于通过选择率的提升，实现更有效的重力柜系统源码数据过滤和减少系统开销。其核心机制是实时生成和应用动态过滤条件，减少probe侧表的参与数据量，减少IO读取和网络传输。优化过程包括在join操作中添加DynamicFilterSourceOperator，收集build侧表数据后生成partial filters，通过Hezelcast进行分布式缓存，并在probe表的table scan阶段应用过滤条件。

       然而，早期的优化存在不足，如默认动态过滤生成缺乏元数据和统计信息的考虑，可能导致低选择率的过滤条件，增加系统负担。为解决这个问题，openLooKeng 1.1.0引入了扩展的RemoveUnsupportedDynamicFilters规则，优化动态过滤条件的生成与合并过程。在任务级别，worker负责合并自身的动态过滤条件，减少了coordinator的网络传输和计算开销。

       优化器通过策略性地判断哪些join节点不生成动态过滤，或者在执行计划中调整动态过滤的应用时机，如在tpcds q2场景中，通过调整pipeline调度避免不必要的等待，从而提高整体执行效率。动态过滤条件的生成和合并过程更加简洁，仅在所有分区读取完成后，合并后的结果存入分布式缓存，简化了coordinator的工作，降低了状态维护的复杂性。

       如需了解更多详情或提出问题，欢迎在openLooKeng社区讨论，或通过小助手微信(openLooKengoss)加入技术交流群。

openLooKeng | Oracle update和delete支持简介及实现

       在openLooKeng的Oracle connector中，update和delete操作扮演着关键角色，它们提供了直接对Oracle数据源进行更新和删除的能力，同时也支持自定义接口的开发，以扩展对更多数据源的支持。这两项操作首先通过查询获取满足条件的行，并通过唯一的rowid标识进行操作。删除操作特别优化，当条件可下推到数据源时，可与查询一起执行，提高效率。

       Oracle的update和delete与Hive有所不同，Oracle执行原地写，仅修改待处理数据，而Hive则采用重定向写，处理后写回HDFS。在功能实现上，SQL语句首先经过语法解析、语义分析和优化，形成物理执行树，涉及的接口主要分两类。delete操作的业务流程中，关键接口包括在分析阶段获取rowid列处理句柄，执行阶段通过UpdatablePageSource#deleteRows与数据源交互，优化阶段可能从记录级提升到表级，减少与数据源的交互。

       开发时需要注意，要根据具体业务场景适配接口，比如在delete操作中，可能需要使用ConnectorMetadata获取rowid列处理，以及在BaseJDBC层通过jdbcClient执行预处理命令。表级删除通过TableDelete算子，简化了与数据源的交互，提升了处理效率。

       总的来说，openLooKeng的update和delete功能为开发者提供了灵活且高效的数据库操作手段，通过理解并利用这些接口，可以更好地适应不同业务需求。

华为：鲲鹏服务器的出货量已占市场%以上

       华为云业务总裁郑叶来在华为全联接 大会上透露，随着包括 openEuler、openGauss、openLooKeng 在内的计算基础软件以及 AI 框架 MindSpore 的开源，华为与合作伙伴共同推出的鲲鹏服务器市场占有率已经超过了 %。郑叶来还宣布，华为云的年交易额已经超过 亿元人民币，订单数量超过 万份，其中超过 家合作伙伴的销售额达到了 万元人民币以上。

       在第五届 HUAWEI CONNECT 全联接大会上，华为于 年 9 月 日至 日在上海举办。鲲鹏处理器是华为在 年推出的高性能数据中心处理器，以其高性能、高带宽、高集成度和高效能著称，旨在满足数据中心对多样性计算和绿色计算的需求。目前，众多厂商已经推出了搭载鲲鹏处理器的服务器系统。

       在发布大会上，华为还推出了一站式 AI 开发平台 ModelArts 3.0 以及多样性计算系列开发套件，该套件包括三个关键部件：集群加速库、统一调度器和分布式并行应用开发框架。