问题一：ADB PG是如何实现数据的弹性伸缩的？
ADB PG是如何实现数据的弹性伸缩的？
参考回答：
ADB PG通过数据在共享存储上hash bucket的组织方式，结合一致性hash算法的动态映射，实现了数据的快速弹性伸缩。当需要扩缩容时，系统会根据hash bucket的映射关系重新分配计算节点和数据分片，从而实现资源的动态调整。
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问题二：在ADB PG的扩容流程中，如何避免重新分布数据？
在ADB PG的扩容流程中，如何避免重新分布数据？
参考回答：
在ADB PG的扩容流程中，为了避免重新分布数据，系统支持hash bucket的后台分裂和合并。这意味着当需要扩容时，系统可以通过分裂已有的hash bucket来创建新的数据分片，而不需要对整个数据集进行重新分布。这样可以大大缩短扩容的时间并减少资源消耗。
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问题三：ADB PG的分层存储是如何划分的，各层分别承担什么角色？
ADB PG的分层存储是如何划分的，各层分别承担什么角色？
参考回答：
ADB PG的分层存储划分为三层，包括内存、本地盘和远端的共享存储。内存主要负责行存访问加速和文件统计信息的缓存；本地盘作为行存的持久化存储，并作为远端共享存储的本地加速器；远端的共享存储则作为数据的持久化存储。
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问题四：在ADB PG中，用户写入数据的流程是怎样的？
在ADB PG中，用户写入数据的流程是怎样的？
参考回答：
在ADB PG中，用户写入数据首先通过数据攒批直接写入OSS，同时在本地磁盘上记录一条元数据，该元数据记录了文件和数据表的对应关系，存储在PG的行存表file metadata中。更新或删除时，通过标记删除的方式在本地行存表中记录，而不直接修改OSS上的数据。
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问题五：ADB PG如何解决写入时的小文件问题？
ADB PG如何解决写入时的小文件问题？
参考回答：
ADB PG通过Group flush和流水线异步并行两种方式来解决写入时的小文件问题。Group flush将一批写入的数据合并到同一个OSS文件中，并使用ORC格式存储。流水线异步并行则将编码攒批和排序等CPU密集型任务与上传到OSS的网络IO密集型任务并行处理，以加快写入性能。
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