YDB版本v1.0.7-beta版本上线
本次新增与改动如下：
1，支持多个merger servrer
为了应对集群规模越来越大造成的单节点的merger server压力过大,可以通过 ydb.request.split: 4参数，随机选择一定数量的worker担任merger server.
2，ydb on spark支持多集群
ydb on spark可以支持同一个表，跨多个ydb集群查询，用以应对单个ydb集群在集群规模达百台规模以后hdfs与zookeeper等系统响应变慢等因素，通过这种方式ydb可以支持线性扩展到数千台集群规模，额不用担心到达这个规模后zookeeper，namenode的问题。
3.完善ydb on spark是使用用例
SparkExampleBasic 为ydb on spark基本使用用例
SparkExampleJoin 为ydb on spark中的高性能的join使用用例
4.添加参数，可以配置当有部分worker失效依然可以查询
允许部分对数据准确性不敏感的业务使用。可以通过ydb.topoplgy.worker.allowfail.count来配置，在某一时间允许出现多少个worker宕机后依然可以查询ydb.
5.重构核心代码，提升计算性能。
6.通过文件导入数据不在要求用户来控制数据粒度，不在要求用户保持均衡，而是自动进行文件切分，保证多个节点之间的数据均衡。
新的json导入接口为
http://127.0.0.1:8080/insertdir?hdfsdir=/data/myntest/jsondata_example.txt
新的按照分隔符导入配置与接口为
可以在ydb_site.yaml里添加如下配置
ydb.reader.list: "default,filesplit"
ydb.reader.read.class.filesplit: "cn.net.ycloud.ydb.server.reader.HdfsTxtDataReader"
ydb.reader.parser.class.filesplit: "cn.net.ycloud.ydb.server.reader.FileSplitParser"
然后调用如下的接口完成批量导入
http://127.0.0.1:8080/insertdir?reader=filesplit&tablename=ydb_example_shu&partion=20160110&splitInfo=,&hdfsdir=/data/ydb/shu_discp
7，读与写的buffer合并，原先是分开的，现在在索引创建完毕后，刚刚生成的索引文件是在buffer中的，这样就不需要在读取这个索引的时候，再次从hdfs中读取索引了，从而提升查询效率。
8，在页面中添加表的数据预览功能sql view
9，优化删分区数据的处理逻辑
10，修正实时导数据会有百万分之一数据丢失的BUG
bug原因为，原先的数据ID时根据crc32生成的，偶尔会碰到crc32碰撞，导致数据被覆盖。
YDB下载地址：
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当前版本v1.0.7
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