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的存储计算分离架构意味着它的存储节点和计算节点是独立部署的。这种设计有以下几个优点：

1. 弹性伸缩：用户可以根据业务需求独立地对计算资源或存储资源进行扩展或缩减，从而更灵活地应对不同的业务流量峰值。
2. 高可用性：存储计算分离架构支持多实例读写分离的高可用部署，主实例可以绑定多个只读从实例，实现读写分离的同时，保证数据的高可用性。
3. 性能优化：存储节点使用阿里自研的Pangu分布式文件系统，这个系统类似于HDFS，但在性能和可靠性上更优。计算节点由多个worker node容器组成，可以通过增加worker node来横向扩充计算能力。
4. 维护简化：由于存储和计算资源是独立的，因此可以分别对它们进行维护和升级，而不会影响服务的其他方面。

尽管Hologres支持内部表，这并不意味着数据必须存储在计算节点本地。内部表的概念是指这些表对于用户来说是透明的，用户可以像操作普通数据库表一样操作这些内部表，但实际上这些表的数据可能存储在远程的存储节点上。

总的来说，Hologres的存储计算分离架构提供了一种灵活、高效的方式来处理大规模数据分析任务，同时保证了系统的可扩展性和稳定性。

Hologres的存储计算分离架构意味着其存储层和计算层是独立部署的，这种设计有多个优势：

1. 弹性扩缩容：用户可以根据业务需求单独对计算能力或存储能力进行扩展，这样可以更灵活地应对不同的流量峰值和数据处理需求。
2. 性能优化：存储计算分离架构允许各自层专注于其核心功能，存储层专注于数据的持久化，而计算层专注于高效的数据处理和计算任务执行。
3. 系统维护：在维护或升级系统时，可以独立对计算层或存储层进行操作，减少了系统整体的维护难度和风险。
4. 成本效益：根据实际使用情况，可以单独对计算资源或存储资源进行付费，从而优化成本支出。

尽管Hologres支持内部表的概念，这并不与存储计算分离架构相冲突。内部表是Hologres提供的一种抽象，使得用户可以像操作普通数据库表一样操作数据，而不需要关心背后的存储细节。实际上，Hologres的内部表可能正是利用了存储计算分离的优势，通过分布式文件系统（如阿里自研的Pangu）来存储数据，而计算节点则的查询请求和数据分析任务。

总的来说，Hologres的这种架构设计不仅提供了高性能、高可用性的服务，还为用户提供了极大的灵活性和便利性，使得用户可以轻松地进行大规模的数据分析，而无需关心底层的复杂性。

Hologres的存储计算分离架构是其核心设计之一，这种架构使得数据存储和数据处理可以独立扩展和优化。具体来说：

1. 独立的可扩展性：存储计算分离允许用户根据数据处理需求和存储需求独立地进行横向扩展。这意味着可以在不增加存储容量的情况下增加计算能力，反之亦然。
2. 高可靠性：使用阿里自研的Pangu分布式文件系统作为存储层，确保了数据的高可靠性和性能。
3. 灵活性：存储计算分离架构提供了更高的灵活性，使得系统能够更好地适应不同的业务场景和流量峰值。
4. 读写分离：Hologres V2.0版本引入了计算组实例形态，进一步方便了用户实现读写分离的架构，提高了系统的处理效率。
5. 技术亮点：存储计算分离是Hologres存储引擎的技术亮点之一，它允许所有的数据文件存在于一个分布式文件系统中，这样的设计可以提高整个系统的性能和可靠性。

尽管Hologres支持内部表，这并不意味着存储和计算是在同一节点上进行的。内部表更多的是指数据管理上的便利性，即用户可以在Hologres中创建和管理表，而不需要关心底层的存储细节。存储计算分离架构确保了Hologres能够高效地处理大规模数据集，同时保持了系统的弹性和可扩展性。

总的来说，理解Hologres的存储计算分离架构，需要考虑其在提供高性能、高可靠性和高可扩展性方面的优势。这种架构设计使得Hologres能够更好地满足大数据处理的需求，同时也为用户提供了更加灵活的数据管理选项。

物理上存储和计算是两个集群 所以用户永远不会遇到磁盘写满的问题 ，此回答整理自钉群“实时数仓Hologres交流群”

Hologres 实现的存储计算分离架构是一种现代数据处理系统的常见设计模式，它指的是存储层和计算层在物理部署和资源管理上的解耦。即使 Hologres 支持内部表，即数据存储在 Hologres 自身的存储系统中，它仍然保持存储和计算的分离特性，体现在以下几个方面：

• 资源独立伸缩：

存储层（存储节点）主要用于存储数据，可以根据数据量的增长单独进行扩展，增加存储容量，而不影响计算能力。
计算层（计算节点）负责处理查询请求和计算任务，可以根据查询负载或计算密集型任务的需求独立增加计算资源。

• 横向扩展：

在存储计算分离架构下，可以根据业务需求添加更多的存储节点来存放数据，同时也可以增加计算节点来提高处理查询的速度和并发能力，两者可以独立扩展，互不影响。

• 异构存储支持：

即便对于内部表，Hologres 也可能采用了不同的存储技术，比如列式存储、行式存储或混合存储，以及不同的压缩算法，以优化存储效率和查询性能，这体现了存储与计算策略的分离。

• 资源共享和负载均衡：

存储和计算资源分开管理后，可以更好地进行资源调度和负载均衡，避免单一组件成为瓶颈，提升整个系统的稳定性和性能。

• 成本优化：

根据业务特点，可以选择针对性地投入存储资源或计算资源，降低成本的同时提升资源利用率。