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对于*MergeTree引擎，支持配置跳数索引，即一种数据局部聚合的粗糙索引，对数据块创建索引，选择性的保留一部分原始数据（minmax、set）， 或者是保留计算后的中间数据（bloomfilter）。在查询时，选择忽略加载不会包含结果的数据块，从而达到加速查询的效果。 索引定义 INDEX
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。
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。
责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的
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HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL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。
不允许为null，如果存在null值，需要做数据转换。 primary key：主键字段 创建主键索引，值为排序字段的前导列，否则不允许创建表，为访问频率最高的字段创建索引，提升查询性能，查询时会通过索引数据快速的找到数据文件中的数据块所在位置信息。 partition by：分区字段
OpenTSDB应用开发简介 OpenTSDB简介 OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB使用场景有如下几个特点：
运行如下命令获取Segment ID。 命令： SHOW SEGMENTS FOR Table dbname.tablename LIMIT number_of_loads; 示例： SHOW SEGMENTS FOR TABLE carbonTable; 上述命令可显示tablename为carbonTable的表的所有Segment信息。
concurrent.ThreadPoolExecutor@52fa7e19[Terminated, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 3025] 回答 出现上述问题的原因是：当spark-
buffer); struct hdfsReadStatistics *stats = NULL; hdfsFileGetReadStatistics(readFile, &stats); fprintf(stderr, "hdfsFileGetReadStatistics- SUCCESS
Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”查看是否存在告警“ALM-12014 设备分区丢失”或“ALM-12033 慢盘故障”。 是，执行2。 否，执行4。 参考ALM-12014 设备分区丢失或ALM-12033 慢盘故障告警进行处理，查看对应告警是否清除。 是，执行3。
join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提前进行加工处理，将处理后的数据写入到一个宽表中，宽表中包含所有要查询的数据字段，以供后续应用完全自助OLAP的高性能查询。 表命名规范 数据库表名称命名规则： 在数据库中，表名命名要求在当前数据库内唯一。
例如：MyFunctionUDF。 Java UDF应该指定返回值的数据类型，并且必须具有返回值，返回值默认或异常时不要设置为NULL。建议使用基本数据类型或Java类作为返回值类型。 父主题： Doris应用开发规范
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：
如果DataNode的数据接收器不可用，通过在Manager页面，增加HDFS参数“dfs.datanode.max.transfer.threads”的值解决。 如果没有足够的硬盘空间或者CPU，试着增加新的数据节点或确保资源是可用的（磁盘空间或CPU）。 如果网络问题，确保网络是可用的。
Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学
implicits._ //创建表示来自kafka的输入行流的DataSet。 val lines = spark .readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers",
// 创建写数据的Java DStream。 JavaDStream wStream = ssc.queueStream(sent); // 写入Kafka。 JavaDStreamKafkaWriterFactory.fromJavaDStream(wStream)
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
// 创建写数据的Java DStream。 JavaDStream wStream = ssc.queueStream(sent); // 写入Kafka。 JavaDStreamKafkaWriterFactory.fromJavaDStream(wStream)
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