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Posted to commits@iotdb.apache.org by yo...@apache.org on 2024/10/04 02:08:36 UTC
(iotdb-docs) branch cluster_partition_update created (now fcf9170)
This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
yongzao pushed a change to branch cluster_partition_update
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/iotdb-docs.git
at fcf9170 Enable site katex
This branch includes the following new commits:
new 5c3e1d8 Merge branch 'main' into cluster_partition_update
new fcf9170 Enable site katex
The 2 revisions listed above as "new" are entirely new to this
repository and will be described in separate emails. The revisions
listed as "add" were already present in the repository and have only
been added to this reference.
(iotdb-docs) 01/02: Merge branch 'main' into cluster_partition_update
Posted by yo...@apache.org.
This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
yongzao pushed a commit to branch cluster_partition_update
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/iotdb-docs.git
commit 5c3e1d80cdccd34e9b99f51b0e131828a72f89e3
Merge: 0ea042a 65bb127
Author: YongzaoDan <53...@qq.com>
AuthorDate: Fri Oct 4 10:00:57 2024 +0800
Merge branch 'main' into cluster_partition_update
(iotdb-docs) 02/02: Enable site katex
Posted by yo...@apache.org.
This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
yongzao pushed a commit to branch cluster_partition_update
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/iotdb-docs.git
commit fcf917080419e2a337c22d246b268790b70661c8
Author: YongzaoDan <53...@qq.com>
AuthorDate: Fri Oct 4 10:08:25 2024 +0800
Enable site katex
---
package.json | 3 ++-
src/.vuepress/theme.ts | 2 +-
.../UserGuide/Master/Basic-Concept/Cluster-data-partitioning.md | 8 ++++----
.../UserGuide/latest/Basic-Concept/Cluster-data-partitioning.md | 8 ++++----
4 files changed, 11 insertions(+), 10 deletions(-)
diff --git a/package.json b/package.json
index 98ca7b5..8d58225 100644
--- a/package.json
+++ b/package.json
@@ -46,6 +46,7 @@
}
],
"dependencies": {
- "@vue/repl": "^4.1.1"
+ "@vue/repl": "^4.1.1",
+ "katex": "^0.16.11"
}
}
diff --git a/src/.vuepress/theme.ts b/src/.vuepress/theme.ts
index d828c39..12c7d50 100644
--- a/src/.vuepress/theme.ts
+++ b/src/.vuepress/theme.ts
@@ -135,7 +135,7 @@ export default hopeTheme({
imgLazyload: true,
imgSize: true,
include: true,
- katex: false,
+ katex: true,
mark: true,
mermaid: false,
stylize: [
diff --git a/src/zh/UserGuide/Master/Basic-Concept/Cluster-data-partitioning.md b/src/zh/UserGuide/Master/Basic-Concept/Cluster-data-partitioning.md
index a221fe4..fdb0340 100644
--- a/src/zh/UserGuide/Master/Basic-Concept/Cluster-data-partitioning.md
+++ b/src/zh/UserGuide/Master/Basic-Concept/Cluster-data-partitioning.md
@@ -19,7 +19,7 @@
-->
-# 分区与负载均衡
+# 负载均衡
本文档介绍 IoTDB 中的分区策略和负载均衡策略。根据时序数据的特性，IoTDB 按序列和时间维度对其进行分区。结合序列分区与时间分区创建一个分区，作为划分的基本单元。为了提高吞吐量并降低管理成本，这些分区被均匀分配到分片（Region）中，分片是复制的基本单元。分片的副本决定了数据的存储位置，主副本负责主要负载的管理。在此过程中，副本放置算法决定哪些节点将持有分片副本，而主副本选择算法则指定哪个副本将成为主副本。
## 分区策略和分区分配
@@ -30,7 +30,7 @@ IoTDB 将生产环境中的每个传感器映射为一个时间序列。然后
<img style="width:100%; max-width:800px; max-height:600px; margin-left:auto; margin-right:auto; display:block;" src="https://alioss.timecho.com/docs/img/partition_table_cn.png?raw=true">
-#### 分区策略
+#### 分区算法
由于生产环境中通常部署大量设备和传感器，IoTDB 使用序列分区算法以确保分区信息的大小可控。由于生成的时间序列与时间戳相关联，IoTDB 使用时间分区算法来清晰区分冷热分区。
##### 序列分区算法
@@ -43,7 +43,7 @@ IoTDB 将生产环境中的每个传感器映射为一个时间序列。然后
##### 时间分区算法
时间分区算法通过下式将给定的时间戳转换为相应的时间分区
-$$\left\lfloor\frac{\text{Timestamp}-\text{StartTimestamp}}{\text{TimePartitionInterval}}\right\rfloor。$$
+$$\left\lfloor\frac{\text{Timestamp}-\text{StartTimestamp}}{\text{TimePartitionInterval}}\right\rfloor\text{。}$$
在此式中，$\text{StartTimestamp}$ 和 $\text{TimePartitionInterval}$ 都是可配置参数，以适应不同的生产环境。$\text{StartTimestamp}$ 表示第一个时间分区的起始时间，而 $\text{TimePartitionInterval}$ 定义了每个时间分区的持续时间。默认情况下，$\text{TimePartitionInterval}$ 设置为一天。
@@ -61,7 +61,7 @@ IoTDB 使用分片来实现时间序列的弹性存储，集群中分片的数
#### 分片扩容
分片的数量由下式给出
-$$\text{RegionGroupNumber}=\left\lfloor\frac{\sum_{i=1}^{DataNodeNumber}\text{RegionNumber}_i}{\text{ReplicationFactor}}\right\rfloor。$$
+$$\text{RegionGroupNumber}=\left\lfloor\frac{\sum_{i=1}^{DataNodeNumber}\text{RegionNumber}_i}{\text{ReplicationFactor}}\right\rfloor\text{。}$$
在此式中，$\text{RegionNumber}_i$ 表示期望在第 $i$ 个数据节点上放置的副本数量，而 $\text{ReplicationFactor}$ 表示每个分片中的副本数量。$\text{RegionNumber}_i$ 和 $\text{ReplicationFactor}$ 都是可配置的参数。$\text{RegionNumber}_i$ 可以根据第 $i$ 个数据节点上的可用硬件资源（如 CPU 核心数量、内存大小等）确定，以适应不同的物理服务器。$\text{ReplicationFactor}$ 可以调整以确保不同级别的容错能力。
diff --git a/src/zh/UserGuide/latest/Basic-Concept/Cluster-data-partitioning.md b/src/zh/UserGuide/latest/Basic-Concept/Cluster-data-partitioning.md
index a221fe4..fdb0340 100644
--- a/src/zh/UserGuide/latest/Basic-Concept/Cluster-data-partitioning.md
+++ b/src/zh/UserGuide/latest/Basic-Concept/Cluster-data-partitioning.md
@@ -19,7 +19,7 @@
-->
-# 分区与负载均衡
+# 负载均衡
本文档介绍 IoTDB 中的分区策略和负载均衡策略。根据时序数据的特性，IoTDB 按序列和时间维度对其进行分区。结合序列分区与时间分区创建一个分区，作为划分的基本单元。为了提高吞吐量并降低管理成本，这些分区被均匀分配到分片（Region）中，分片是复制的基本单元。分片的副本决定了数据的存储位置，主副本负责主要负载的管理。在此过程中，副本放置算法决定哪些节点将持有分片副本，而主副本选择算法则指定哪个副本将成为主副本。
## 分区策略和分区分配
@@ -30,7 +30,7 @@ IoTDB 将生产环境中的每个传感器映射为一个时间序列。然后
<img style="width:100%; max-width:800px; max-height:600px; margin-left:auto; margin-right:auto; display:block;" src="https://alioss.timecho.com/docs/img/partition_table_cn.png?raw=true">
-#### 分区策略
+#### 分区算法
由于生产环境中通常部署大量设备和传感器，IoTDB 使用序列分区算法以确保分区信息的大小可控。由于生成的时间序列与时间戳相关联，IoTDB 使用时间分区算法来清晰区分冷热分区。
##### 序列分区算法
@@ -43,7 +43,7 @@ IoTDB 将生产环境中的每个传感器映射为一个时间序列。然后
##### 时间分区算法
时间分区算法通过下式将给定的时间戳转换为相应的时间分区
-$$\left\lfloor\frac{\text{Timestamp}-\text{StartTimestamp}}{\text{TimePartitionInterval}}\right\rfloor。$$
+$$\left\lfloor\frac{\text{Timestamp}-\text{StartTimestamp}}{\text{TimePartitionInterval}}\right\rfloor\text{。}$$
在此式中，$\text{StartTimestamp}$ 和 $\text{TimePartitionInterval}$ 都是可配置参数，以适应不同的生产环境。$\text{StartTimestamp}$ 表示第一个时间分区的起始时间，而 $\text{TimePartitionInterval}$ 定义了每个时间分区的持续时间。默认情况下，$\text{TimePartitionInterval}$ 设置为一天。
@@ -61,7 +61,7 @@ IoTDB 使用分片来实现时间序列的弹性存储，集群中分片的数
#### 分片扩容
分片的数量由下式给出
-$$\text{RegionGroupNumber}=\left\lfloor\frac{\sum_{i=1}^{DataNodeNumber}\text{RegionNumber}_i}{\text{ReplicationFactor}}\right\rfloor。$$
+$$\text{RegionGroupNumber}=\left\lfloor\frac{\sum_{i=1}^{DataNodeNumber}\text{RegionNumber}_i}{\text{ReplicationFactor}}\right\rfloor\text{。}$$
在此式中，$\text{RegionNumber}_i$ 表示期望在第 $i$ 个数据节点上放置的副本数量，而 $\text{ReplicationFactor}$ 表示每个分片中的副本数量。$\text{RegionNumber}_i$ 和 $\text{ReplicationFactor}$ 都是可配置的参数。$\text{RegionNumber}_i$ 可以根据第 $i$ 个数据节点上的可用硬件资源（如 CPU 核心数量、内存大小等）确定，以适应不同的物理服务器。$\text{ReplicationFactor}$ 可以调整以确保不同级别的容错能力。