天云大数据推出Hubble，一款百万原生代码规模的HTAP数据库，支持混合交易分析处理，具备高拓展性和高可用性。Hubble支持SQL和NoSQL，采用HDFS作为存储介质，确保数据安全与扩展性。它提供实时离线高速入库、超高并发和全SQL支持，同时在与MPP数据库和内存计算平台的性能对比中表现出色。Hubble简化了数据库管理，降低使用成本，适用于从小型到巨型应用的无缝扩展，尤其在游戏、电商数据分析和基础设施监控等领域展现出高效能。
长时间以来，人工智能和大数据一直作为孪生兄弟相互支撑。
但如今，生产与离线分析各自独立的传统信息化结构已经无法支撑AI的发展。
每个异构数据库产品之间的同步和数据冗余、业务的实时性需要流数据框架、ML越来越多作为核心业务部件被部署在流程中自动化完成……这些问题的出现通通限制了大数据企业应用的发展。
新一代数据驱动业务提出了数据湖等全新架构，而数据湖不仅仅是低成本的存储，更应是面向生产交易等数据科学处理的核心计算框架。
在此背景下，天云大数据推出了百万原生代码规模的HTAP数据库产品：Hubble！可以实现混合交易分析处理。
据了解，Hubble对SQL进行了全面支持，并具备NoSQL的能力。采用了大数据高扩展、高可用的架构，可以满足不同的业务企业级应用，还可以对实时、高性能的需求提供多种交互接口。
Hubble底层采用Hdfs做数据为存储介质，具备存储海量数据的能力以及集群的横向动态扩展能力，在安全性方面利用HDFS的三副本机制来保证整个集群的稳定运行。
分片服务会将预写日志直接持久化到磁盘，以保证事务，而不是放在内存中，避免使用内存导致事务出错的风险，并提高事务的可靠性。
通过Mem Storage作为数据缓冲层，HDFS Storage将数据序列化到HDFS中，并从API层级支持数据的批量加载，每个shard作为哈勃逻辑层面的最小单元。
Hubble可以使用JAVA SDK、JDBC客户端、SQL等多种访问方式为前端应用提供数据的访问。
在使用hubble时，无论业务规模大小，始终都与小型应用阶段相同，无需改变使用习惯。当业务规模扩大时，只需要添加新的节点，提升数据库的能力，就可以适应业务变化的需要，每个阶段无需付出额外的成本。
Hubble具有实时离线高速入库、超高并发、全
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