新特性

功能升级 性能优化 安全可靠性增强 应用开发支持 迁移注意事项

CarbonData 是一款高性能数据存储格式，已在众多企业生产环境中部署，支持万亿级数据规模。 CarbonData 融合了多种数据存储方案，实现一份数据同时支持多种应用场景。通过多级索引、字典编码、预聚合、动态分区、准实时数据查询、列存等特性，提升了 I/O 扫描和计算性能，即使是百亿级数据也可以实现秒级响应。

PostgreSQL 9.6 新特性解析 深度剖析 HPE 日本数据库专家带来的 PostgreSQL 9.6 版本全新功能。 并行查询增强: 体验更优化的查询性能，包括并行顺序扫描、哈希连接和聚合等功能。 同步复制改进: 显著提升数据复制的效率和可靠性。 全文搜索增强: 更强大的全文搜索功能，支持词组搜索和扩展查询语法。 FDW 增强: 外部数据包装器功能更丰富，支持写入和更新操作。 其他功能: 涵盖范围类型、索引改进、管理功能等多个方面的增强功能，提升数据库的易用性和性能。 深入探索 PostgreSQL 9.6 版本，解锁数据库潜能。

Oracle 11g 新特性

基于网络的程序包管理工具，减少系统停机并升级安全系统 内置网络虚拟化，整合应用程序时提供灵活性 最高级别的安全性 继承 Oracle Solaris 10 特性，延续领导地位

此资源是关于 Oracle 11g 新特性的宝贵内部培训材料。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，其2.4.0版本在原有基础上进行了扩展和优化，提供了更高效、稳定和丰富的功能。Spark的核心设计理念是快速、通用和可扩展的数据处理，通过内存计算大幅提升了数据处理速度，使得大规模数据分析更为便捷。Spark 2.4.0源码包含了以下关键组件：1. Spark Core：负责任务调度、内存管理、故障恢复和与存储系统的交互，提供了RDD（弹性分布式数据集）抽象，支持数据处理的并行化和容错性。2. Spark SQL：用于结构化数据处理，支持与传统SQL数据库交互，提供了DataFrame和Dataset API，以安全、可读的方式进行强类型数据处理。3. Spark Streaming：提供实时流处理能力，将数据流划分为微批次，并通过Spark Core实现低延迟、高吞吐量的处理。4. MLlib：机器学习库，包括分类、回归、聚类、协同过滤等算法，支持管道API构建复杂的机器学习流程。5. GraphX：用于图计算，提供了图的创建、查询和变换操作，支持Pregel等算法，广泛应用于社交网络分析和推荐系统。6. Spark R：为R语言提供接口，利用Spark的分布式计算能力进行大规模数据分析。7. Spark Shuffle：优化Spark性能的关键，涉及HashShuffle和SortShuffle等实现细节。8. DAGScheduler和TaskScheduler：负责作业调度和任务执行。9. YARN和Mesos集成：支持在Hadoop的YARN或Apache Mesos上运行，管理和调度资源。

1、升级器现在支持阻塞模式更新，提供更完备的进度控制。2、相较于autoupgrader组件，升级器更为简洁，不需要GUI。3、具备自动回滚功能，确保下载中止或失败时能够安全回退。4、支持将文件直接下载至指定目录，不再限制于同一目录。

SQL Prompt 5.0带来了一系列令人振奋的新功能，为数据库开发者提供了更高效的工作体验。这些新特性包括智能代码完成、即时SQL语法检查和定制化代码布局选项，极大地提升了开发速度和代码质量。数据库管理人员和开发团队可以通过这些创新功能，更快速、更可靠地管理和优化SQL查询。

深入探讨了 MySQL 8.0 版本中 InnoDB 存储引擎引入的各项新功能和改进。