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快速开发ClickHouse应用 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构
体验。 ClickHouse开发接口简介 ClickHouse由C++语言开发,定位为DBMS,支持HTTP和Native TCP两种网络接口协议,支持JDBC、ODBC等多种驱动方式,推荐使用社区版本的clickhouse-jdbc来进行应用程序开发。 基本概念 cluster
Flink任务开发建议 高可用性下考虑提高Checkpoint保存数 Checkpoint保存数默认是1,也就是只保存最新的Checkpoint的状态文件,当进行状态恢复时,如果最新的Checkpoint文件不可用(比如HDFS文件所有副本都损坏或者其他原因),那么状态恢复就会失
Hive开发指南(安全模式) Hive应用开发简介 Hive应用开发流程介绍 准备Hive应用开发环境 开发Hive应用 调测Hive应用 Hive应用开发常见问题
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Impala开发规则 Hive JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接Impalad时,需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 所以在客户端程序开始前,必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果classp
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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
开发和部署对接HetuEngine的Hive UDF 用户可以自定义一些函数,用于扩展SQL以满足个性化的需求,这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用Hive UDF的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本,需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3
创建Storm Topology 功能介绍 一个Topology是Spouts和Bolts组成的有向无环图。 应用程序是通过storm jar的方式提交,则需要在main函数中调用创建Topology的函数,并在storm jar参数中指定main函数所在类。 代码样例 下面代码片段在com
开发HetuEngine应用 HetuEngine样例程序开发思路 HetuEngine样例程序(Java) HetuEngine样例程序(Python3) 父主题: HetuEngine开发指南(安全模式)
Kafka应用开发环境简介 Kafka开发应用时,需要准备的开发环境如下表所示: 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统,推荐Windows 7以上版本。 安装JDK和Maven 开发环境的基本配置。JDK版本要求:1.7或者1.8。Maven版本要求:3.3
开发Kafka应用 Kafka样例程序开发思路 使用Producer API向安全Topic生产消息 使用Consumer API订阅安全Topic并消费 使用多线程Producer发送消息 使用多线程Consumer消费消息 使用KafkaStreams统计数据 父主题: Kafka开发指南(普通模式)
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Java API介绍。 常用概念 Topic Kafka维护的同一类的消息称为一个Topic。 Partition 每一个Topic可以被分为多个Partition,每个Partition对应一个可持续追加的、有序不可变的log文件。 Producer 将消息发往Kafka topic中的角色称为Producer。
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