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ClickHouse客户端使用实践 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依靠ReplicatedMergeTree引擎与ZooKee
审视业务所用SQL语句是否存在可优化空间，包括： 分析数据分布是否有倾斜，对于大表数据是否平均分布在各个shard。 分析建表语句，查看是否有建立分区、一级索引、二级索引、排序键是否指定等。 分析查询SQL是否使用了分区和索引，检查查询过滤条件比较频繁的列是否安排在建表时指定的索引及排序键的靠前位置。 数据库参数调优
基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。 导入HAConnection类。
基于Python3的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 以下分析任务示例在“hive-examples/python3-examples/pyCLI_nosec.py”文件中。 导入hive类 from pyhive
Python访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。 导入HAConnection类。
Doris冷热分离介绍 在数据分析的实际应用场景中，冷热数据经常有不同的查询频次及响应速度要求。例如，在行为分析场景中，需支持近期流量数据的高频查询和高时效性，历史数据的访问频次很低，但需长时间备份以保证后续的审计和回溯工作，且查询需求也会随着时间推移锐减，如果将所有数据存储在本地，将造成大量的资源浪费。
查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。更多相关介绍请参见Apache Doris。 该组件当前为公测阶段，若需使用需联系技术支持申请白名单开通。 Doris架构 Doris整体架构如下图所示，FE和BE节点可以横向无限扩展。
ClickHouse应用开发简介 ClickHouse简介 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
查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 Doris采用MPP的模型，节点间和节点内都是并行执行，适用于多个大表的分布式Join。支持向量化的查询引擎、AQE（ Adaptive Query Execution
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
Python3访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 以下分析任务示例在“hive-examples/python3-examples/pyCLI_nosec.py”文件中。 导入hive类 from pyhive
MRS的自动弹性伸缩可以帮助用户实现以下价值。 降低使用成本 部分企业并不是时刻都在进行批量分析，例如一般情况下数据持续接入，而到了特定时间段（例如凌晨3点）进行批量分析，可能仅需要消耗2小时。 MRS提供的弹性伸缩能力，可以帮助用户在进行批量分析操作时，将分析节点扩容到指定规模，而计算完毕后，则自动释放计算节点，尽可能的降低使用成本。
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse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核心的功能特性介绍如下：
ClickHouse简介 ClickHouse简介 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
ClickHouse简介 ClickHouse简介 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
使用ClickHouse客户端 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。 前提条件 已安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”。以下操作的客户端目
ClickHouse应用开发简介 ClickHouse简介 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
查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 Doris采用MPP的模型，节点间和节点内都是并行执行，适用于多个大表的分布式Join。支持向量化的查询引擎、AQE（ Adaptive Query Execution
initSecContext(Unknown Source) ... 17 common frames omitted ...... 原因分析 初步分析怀疑是没有完成kerberos认证就去进行业务交互。 深入分析日志发现日志上虽然有打印“com.xxx.bigdata.security.LoginUtil - Login
在某环境出现DataNode异常重启，且确认此时未从页面做重启DataNode的操作，需要定位是什么进程终止了DataNode服务端进程。 原因分析 常见的进程被异常终止有2种原因： Java进程OOM被终止 一般Java进程都会配置OOM Killer，当检测到OOM会自动终止进程，
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