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如何设置私密说说
强烈要求知乎可以设置自己的动态是否愿意公开，包括 点赞、收藏、关注 这种动态，要不然我的好友点击进我的账号，或者是关注我的人就能毫不保留地研究我，观察我，知道我最近在想什么，想做什么。特别是当关注了敏感话题，隐私话题的时候，这个很受影响。
@知乎小管家
@知乎市场团队
如何设置私密qq说说
微信里面在设置里面，有个隐私，只能选择好友，，不让他看你的朋友网。但是不能把说说设为私密。
我找到解决办法了，进空间以后，选择设置——空间设置——同步设置——同步QQ签名 打上勾 你的状态就可以显示到QQ空间里了
您好，为防止QQ客户端百个性签名在变更后没有办法找到。在您没有将QQ客户端个性签名同步到空间说说度的情况下，系统会默认将您的个性签名保存为空间私密说说回。请您放心，此私密说说仅主人可见并且可以进行删除操作或设置为公开说说；若您将答个性签名设置同步为空间说说了，即个性签名会同步成空间公开说说。
上一篇文章讨论了HDFS的架构，特点以及存储规划。（技术干货 | 如何做Hadoop集群存储规划—HDFS篇）本篇文章将谈一下Hadoop存储家族的二当家KUDU。我们之前也谈到KUDU有和HDFS一样的水平扩展能力以及近似HBase的高效读写能力，那么会为什么会这样呢，本文中将给出解答。本文将会从KUDU的架构和内部机制，KUDU数据存储方式，KUDU与HDFS和HBase的对比几方面进行讨论。
KUDU的架构和内部机制
KUDU是一个分布式主从架构的存储系统，这意味者它有Master-Slave的架构，不过实际上，它的Slave组件叫做Tablet Server,存储着KUDU中的数据。KUDU的架构图如下：
KUDU整体是高可用的，无论是Master还是Tablet Server都有多台，它们内部采用Raft选举机制来保障谁是Leader,谁是Follower。
对于KUDU Master来说，它主要存储Catalog Table, Tablet Server以及Tablets的元数据信息。Catalog Table存储KUDU中Table的Metadata信息。KUDU Master使用采用Raft机制，为保证选举的成功性，通常Master需要为奇数个，一般是3个，在集群规模比较大时可设置为5个。
对于Tablet Server, 它主要存储Tablets以及向外部Client提供服务。
Tablet的不同副本会存储在不同的Tablet Server上，它们也通过Raft机制保障谁是Leader,谁是Follower。对于一个特定的Tablet, 只有Leader可以被写入，而Follower只能被读取。这样大大提升了读的效率。然而当数据写入过大时，如果有Leader Tablet所在的Tablet Server宕机，那将会造成大量的写失败，而在Raft机制中，Leader只允许提交当前时间片的数据，因为当新的Leader选举产生后，之前写失败的数据也不会再次写入，只能继续写当前时间片以后的新数据。这也是为什么Tablet Server节点宕机后，有可能造成数据一致性的问题。
KUDU数据存储方式
那么对于一个特定的数据表, KUDU里是怎么存储的呢？参见下图：
对于一个表，KUDU中会将其若干个Tablet, 每个Tablet又包含Metadata以及RowSet。其中Metadata存放Tablets的元数据信息，RowSet存储具体的数据。
RowSet是把Tablet切片成更小的单元。RowSet分为两种，一种在内存里，叫MemRowSet,一种flush落地到磁盘上，叫DiskRowSet。
这两种RowSet有些区别，首先，一个表只有一个MemRowSet,但是会有很多个DiskRowSet。当MemRowSet达到指定大小时(一般是32M)，才会刷新到磁盘上形成DiskRowSet。因为32M的大小并不大，所以不会造成HBase中Major Compaction的性能问题。
另外，MemRowSet中数据是行式存储，实现形式是B+tree，它的存储样式为：
而DiskRowSet为列式存储，它的存储样式为：
对于每一个DiskRowSet，它包含六个部分：BloomFile，AdhocIndex，UndoFile，RedoFile，BaseData，DeltaMem。
BloomFile是根据主键生成的一个Bloom Filter，用于模糊定位数据是否在DiskRowSet存在；
AdhocIndex则是主键的索引，用于定位主键在DiskRowSet的偏移量；
BaseData是上次Flush到磁盘的数据；
RedoFile是上次Flush到磁盘以后发生的数据变化；
UndoFile是上次Flush到磁盘之前的数据；
DeltaMem则是RedoFile生成之前的在内存和磁盘交互时的存储格式。
DiskRowSet在磁盘上具体存储为一个个的CFile文件, 需要注意的是，DiskRowSet这六部分并不是存在一个CFile中，而是独立在多个CFile中的，每一部分都会形成单独的CFile。
但实际上，无论是在KUDU Master还是KUDU Tablet Server上，我们见到实际存储的都是都是.metadata文件和.data文件，像这种：
CFile文件在哪？和.data还有.metadata文件有什么关系？他们的关系像这样：
.metadata文件记录的是一个DiskRowSet中几部分对应CFile的位置以及映射关系，而大量的CFile又被Container合并写到一个.data文件中，因此对于一个DiskRowSet的正常读写，.metadata文件和.data文件缺一不可。
KUDU与HDFS以及HBase的对比
对于HDFS来说，无论读还是写，实际操作的是底层一个个数据文件，由于设计之初并不对文件中的内容做要求，因此只支持整个数据文件的新增，删除或者向其中追加新的数据。而无法实现单条数据的更新和删除，因为HDFS根本没有办法定位这条数据在哪里，而即便定位了，也需要把整个数据文件删掉再重建才能把操作完成，这个代价太过昂贵。而如果是离线分析，HDFS倒是很有优势，虽然它不知道某条数据在哪里，但是它知道分析用到的整张表在哪里存储并进行快速定位。
对于HBase来说，它底层仍然依赖于HDFS的文件块存储，但是它需要实现快速数据快速插入，更新和删除。那它怎么实现呢？和KUDU一样，HBase借用了内存来进行处理，在内存中有MemStore,所有写入HBase的数据都变成一个Key-Value的键值对，当然这个Key不只是一个字段，而是Rowkey+Column Family+Column Qualifier+Timestamp+Type的组成，而Value是Column Qualifier所对应的值。当MemStore到达一定大小后，会Flush到磁盘行程HFile，而HFile对应一个个HDFS的BLOCK文件，MemStore以及HFile中要求Key必须是高度有序的，因此可以快速定位数据，HBase对表的所有的插入和更新都转换成对HDFS的HFile文件的创建。这样一来数据更新和删除的问题解决了，但是要做离线分析就复杂了，因为除了Key以外的其他数据无法定位，而且将HDFS数据文件经过一次转换，在最差情况下可能需要SCAN全表才能找到分析需要的数据。
KUDU的数据处理流程和HBase有些类似，但是为了满足更高要求的数据一致性以及数据分析能力，KUDU的数据写入过程比HBase更加复杂，因此KUDU的随机读写效率是要比HBase差一些的。但是它又有一些新的特性比HBase更优秀，例如：
● KUDU的数据分区方式多样化，而HBase单一化；
● KUDU底层采用本地文件系统，而HBase底层采用HDFS；
● KUDU本身就有Catalog Table的机制，因此和Impala集成时运作效率很高，而HBase这点基本上望尘莫及；
● KUDU的Compaction产生的IO量非常小，不会产生性能问题，而HBase大表的Major Compaction很容易诱发性能问题。
KUDU与HDFS相比，它虽然实现了数据的快速更新，删除等需求，但是它也有以下不足的地方：
● KUDU的稳定性较差，节点故障或者磁盘损坏都会导致数据一致性风险；
● KUDU Compaction的文件小但是数量多，因此系统的最大打开文件数限制需要设置的比较大；
● KUDU运行时需要较多的内存。
KUDU目前最新版本已经发展到1.11.1。除上述情况外，仍然存在一些使用上的限制：
◆ 表创建后，主键不能修改；
◆ 主键列大小不能大于16K，且必须在非主键列之前；
◆ KUDU中的表最大只能支持300列；
◆ 不能使用Alter Table改变现有列的类型和属性；
◆ 副本数在建表时指定，后续无法修改；
◆ 表名和列名必须为有效的UTF-8字符串，最大256字符，且不支持其他编码类型；
◆ 删除部分数据不会立刻释放存储空间，必须等待KUDU内部执行Compaction后才会释放，但如果删除整张表，存储空间会立即释放。
总之，HDFS,HBase, KUDU都是优秀的Hadoop技术组件，各有优势也都还存在不完美之处。具体使用什么组件存储数据最合适，还是需要根据业务场景来确定。
可以设置的，打开空间，点右上角的设置，点空间设置---同步设置---选QQ签名同步到空间说说----保存，应该就可以了