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物化视图上线前，需做好充分验证。 规则 物化视图（Materialized View）显式指定聚合表。 在创建物化视图时，使用TO关键字为物化视图指定数据存储表。 如果不显示指定聚合表，则会创建隐式表.inner.mv1，与物化视图绑定。 用于数据预聚合的物化视图，聚合表使用聚合引擎。
构建于存储格式之上的数据组织方式 提供ACID能力，支持一些事务特性和并发能力 提供行级别的数据修改能力 支持Schema演进功能 支撑分区演进功能 支持隐式分区功能 支持历史版本回溯功能 Iceberg关键技术和优势 Iceberg支持分支和标签功能，能更加灵活的管理快照生命周期。 Iceberg支持丰富的Spark
配置节点磁盘类型时，根据磁盘使用的存储资源是否独享，磁盘划分为“云硬盘”、“专属分布式存储”。 云硬盘：提供规格丰富、安全可靠、可弹性扩展的硬盘资源，满足不同性能要求的业务场景。 如果未申请独享的存储池，请选择“云硬盘”，创建的磁盘使用公共存储资源。 专属分布式存储：为用户提供独享的存储资源，通过数据冗余和缓存加
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
指定“LOCAL”时，这里的路径指的是当前连接的“HiveServer”的本地文件系统的路径，同时由于当前的“HiveServer”是集群式部署的，客户端在连接时是随机连接所有“HiveServer”中的一个，需要注意当前连接的“HiveServer”的本地文件系统中是否存在需要
"some-value") .getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_
"some-value") .getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_
apache.spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 sc.textFile(args(0)).map(_.split(","))
"some-value") .getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_
Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了后续分析性能和数据的可靠性，一般使用HDFS进行存储。以HDFS存储来看，一个Hudi表的存储文件分为两类。 “.hoo
相比，MRS还具有以下优势： MRS支持一键式创建、删除、扩缩容集群，并通过弹性公网IP便携访问MRS集群管理系统，让大数据集群更加易于使用。 用户自建大数据集群面临成本高、周期长、运维难和不灵活等问题。针对这些问题，MRS支持一键式创建、删除、扩容和缩容集群的能力，用户可以自定
Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了后续分析性能和数据的可靠性，一般使用HDFS进行存储。以HDFS存储来看，一个Hudi表的存储文件分为两类。 登录FusionInsight
"some-value") .getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_
配置MRS集群作业消息通知 MRS联合消息通知服务（SMN），采用主题订阅模型，提供一对多的消息订阅以及通知功能，能够实现一站式集成多种推送通知方式（短信和邮件通知）。通过配置作业消息通知可以实现您在作业执行成功或作业执行失败时能立即接收到通知。 登录管理控制台。 单击“服务列表”选择“管理与监管
后续查询中过滤掉。数据清理在后台异步发生。此功能仅适用于MergeTree表引擎系列； 当前能力只支持本地表和复制表的轻量化删除功能，分布式表暂不支持。 数据删除功能的执行性能还依赖merge和mutation（alter table update/delete）任务的多少。qu
空，“False”为不执行。不配置此参数则默认不执行清空。 说明： 如果导入的表为ClickHouse分布式表，且需要清理数据时，请在导入前手动删除ClickHouse分布式表对应的本地表中的数据。 false Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于3000。
ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种
空，“False”为不执行。不配置此参数则默认不执行清空。 说明： 如果导入的表为ClickHouse分布式表，且需要清理数据时，请在导入前手动删除ClickHouse分布式表对应的本地表中的数据。 false Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于3000。
Impala Impala Impala直接对存储在HDFS、HBase或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序
some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark
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