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从Python编译到运行PySpark样例 生态对接类 DBeaver对接MRS Hive 集群外Druid对接MRS Kerberos集群 分布式调度平台Airflow在华为云MRS中的实践 基于云服务MRS构建DolphinScheduler2调度系统
y监控等。 Eagle新版本中改名为EFAK。 方案架构 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活
本章节主要介绍如何开启ClickHouse事务。 使用本地表场景进行数据写入性能更优，故推荐本地表的数据增、删、改、查场景的多副本分布式事务支持。 对于使用分布式表进行数据写入场景的分布式事务，需要结合分布式表事务insert_distributed_sync+本地表事务（Mergetree/Replicate
HetuEngine数据类型隐式转换 开启HetuEngine数据类型隐式转换 关闭HetuEngine数据类型隐式转换 HetuEngine隐式转换对照表 父主题： HetuEngine常见SQL语法说明
ce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行
query_string”格式的lvy URL，将一个或多个文件、JAR文件或ARCHIVE文件添加至分布式缓存的资源列表中。 list FILE[S] list JAR[S] list ARCHIVE[S] 列出已添加至分布式缓存中的资源。 list FILE[S] <filepath>* list JAR[S]
认为HDD，因此建表时会发现没有HDD介质的存储而报错。Doris并不会自动感知存储路径所在磁盘的实际存储介质类型，需要用户在路径配置中显式的表示。“.HDD”和“.SSD”只是用于标识存储目录“相对”的“低速”和“高速”之分，而并不是标识实际的存储介质类型，所以如果BE节点上的存储路径没有介质区别，则无需填写后缀。
HetuEngine应用开发简介 HetuEngine简介 HetuEngine是华为自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine基本概念 HSBroker：Hetu
HetuEngine安装依赖MRS集群，其中直接依赖的组件如表1所示。 表1 HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。 Hive 建
HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEngine包含不同模块，整体结构如图1所示。
HetuEngine应用开发简介 HetuEngine简介 HetuEngine是华为自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine基本概念 HSBroker： Het
query_string”格式的lvy URL，将一个或多个文件、JAR文件或ARCHIVE文件添加至分布式缓存的资源列表中。 list FILE[S] list JAR[S] list ARCHIVE[S] 列出已添加至分布式缓存中的资源。 list FILE[S] <filepath>* list JAR[S]
ClickHouse宽表设计 ClickHouse宽表设计原则 ClickHouse表字段设计 ClickHouse本地表设计 ClickHouse分布式表设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题： ClickHouse应用开发规范
BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions接口使用 SparkStreaming批量写入HBase表 父主题： 开发Spark应用
BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用 SparkStreaming批量写入HBase表 父主题： 开发Spark应用
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ClickHouse基于分布式表的查询会转换成所有分片的本地表的操作，再汇总结果。实际使用中，join和global join的执行逻辑差别很大，建议使用global join做分布式表查询。 【场景说明】 查询的集群有N个分片（shard） A_all是分布式表，对应的本地表是A_local
BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用 SparkStreaming批量写入HBase表 父主题： 开发Spark应用
限制返回结果行数，默认为0不限制。 0 100000 否 distributed_product_mode 默认SQL中的子查询不允许使用分布式表，修改为local表示将子查询中对分布式表的查询转换为对应的本地表。 deny 根据场景定： deny/local/global/allow 否 background_pool_size
1970-11-30│ def │ └───┴── ────┴────┘ Upsert支持事务 与其他SQL语法类型一样，upsert语法也支持显式和隐式事务，使用事务前需要进行相应的事务功能开启配置。 注意事项 MergeTree和ReplicatedMergeTree建表要指定primary
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