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下载”，在“服务”中选择“ClickHouse”，“主机”中选择主机节点或默认所有主机节点，通过“下载”收集ClickHouse对应的日志文件。 父主题： ClickHouse数据库运维
join时无法推断左流主键，导致左流所有历史数据都存储在状态，右流数据到达后会从最新的状态开始依次回撤左流状态中的每一条数据，经过LATERAL TABLE每一条source数据又与lateral table自关联，数据乱序。 查看打印结果可以看到连续多条“-D”消息，并且最后一条数据错误，因此建议lookup
支持两种方式选择备份数据： 添加备份数据文件 单击导航中某个数据库的名称，将展开显示此数据库中的所有表，勾选指定的表。 MRS 3.2.0及之后版本： 单击“添加”。 在“文件目录”框内选择要备份的表，单击“添加”添加到“备份文件”框内。 单击“确定”添加备份数据文件。 正则表达式筛选
ReplacingMergeTree 相对于MergeTree，它会用最新的数据覆盖具有相同主键的重复项。 删除老数据的操作是在分区异步merge的时候进行处理，只有同一个分区的数据才会被去重，分区间及shard间重复数据不会被去重，所以应用侧想要获取到最新数据，需要配合argMax函数一起使用。 SummingMergeTree
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
Flink向Kafka生产并消费数据应用开发思路 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。Flink向Kafka组件发送数据（需要有kafka权限用户），并从Kafka组件获取数据。
为了快速的状态恢复，每个task会同时写Checkpoint数据到本地磁盘和远程分布式存储，也就是说这是一份双复制。只要task本地的Checkpoint数据没有被破坏，系统在应用恢复时会首先加载本地的Checkpoint数据，这样就很大程度减少了远程拉取状态数据的过程。 【示例】配置Checkpoi
ckHouse的数据进行回撤。在Flink处理更新数据的时候产生的回撤流就无法在ClickHouse中执行，导致数据结果不对。 同时通过Flink CDC对接上游数据库写ClickHouse的场景也受限，上游数据库如果进行了物理操作，那么ClickHouse中数据无法进行同步删除。
说明：对此规则或建议进行的解释。 示例：对此规则或建议从正、反两个方面给出。 适用范围 基于MRS-Hudi进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于MRS 3.3.0版本。 父主题： Hudi应用开发规范
如果观察到个别节点占用资源较高，需要针对占用资源较高的节点分析，分析当前的SQL语句是什么原因导致部分节点占用比其他节点更多资源，是计算还是数据存储倾斜导致，或者是软件bug导致。 每个节点资源占用都比较高 如果集群所有节点资源占用都比较高，说明集群整体比较忙，需要单独确认需要调优
2GB的数据存储成列存Parquet文件后，大概的数据文件大小是150MB ~ 256MB左右。不同业务数据会有出入。而HDFS单个数据块一般会是128MB，这样可以有效地利用存储空间。 数据读写占用的内存空间都是原始数据大小（包括空值也是会占用内存的），2GB在大数据计算过程中，处于单task读写可接受范围之内。
（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei
Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text
查看Spark应用调测结果 操作场景 Spark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Spark WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Spark应用运行结果数据。 结果数据存储路径和格式已经与Spark应用程序指定，您可以通过指定文件中获取到运行结果数据。 查看Spark应用程序运行情况。
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
数据、LdapServer数据、DBService数据和NameNode数据。备份Manager数据包含同时备份OMS数据和LdapServer数据。 默认情况下，元数据备份由“default”任务支持。该任务指导用户通过MRS Manager创建备份任务并备份元数据。支持创建任务自动或手动备份数据。
如果业务场景需要做小时分区，使用pt_d、pt_h做联合分区键，其中pt_h是整型小时数。 如果保存多年数据，建议考虑使用月做分区，toYYYYMM（pt_d）。 综合考虑数据分区粒度、每个批次提交的数据量、数据的保存周期等因素，合理控制part数量。 父主题： ClickHouse宽表设计
Key Model）。 这四种数据模型能够支持多种数据分析场景，例如日志分析、数据汇总分析、实时分析等。创建表时，您需要指定数据模型（Data Model），当数据导入至数据模型时，StarRocks会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。四种数据模型介绍如下： 明细模型 明细模
Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 数据文件加密机制：
//创建写数据的Java DStream。 JavaDStream wStream = ssc.queueStream(sent); //写入Kafka。 JavaDStreamKafkaWriterFactory.fromJavaDStream(wStream)
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