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ve外部表，基于该外部表，Hive可以进行实时视图查询、读优化视图查询以及增量视图查询。 根据Hudi源表的类型的不同，提供不同的视图查询： Hudi源表类型为Copy On Write时，可以映射为Hive的一张外部表，该表可以提供实时视图查询以及增量视图查询。 Hudi源表类型为Merge
后，使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Lan
准备Eclipse与JDK 操作场景 开发环境可以搭建在Windows环境下。 操作步骤 安装Eclipse程序。安装要求Eclipse使用3.0及以上版本。 安装JDK程序。安装要求JDK使用1.7及或者1.8版本，支持IBM JDK和Oracle JDK。 若使用IBM JD
上传数据库驱动文件 操作场景 CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务，能够从各种OLTP数据库中抓取事件推送至Kafka。通过CDLService WebUI创建数据库连接时，可将数据库对应的驱动文件通过界面上传，方便统一管理。 前提条件 已获取待连接数据库对应的驱动Jar包。
务开发。 迁移效率高： 基于分布式计算框架进行数据任务执行和数据传输优化，并针对特定数据源写入做了专项优化，迁移效率高。 实时监控：迁移过程中可以执行自动实时监控、告警和通知操作。 约束与限制 搬迁数据量较大时，对网络通信要求较高，执行搬迁任务时，可能会影响其他业务，建议在业务空闲期进行数据迁移任务。
Flink DataStream样例程序（Scala） 功能介绍 实时统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息，将统计结果直接打印出来。 DataStream FlinkStreamScalaExample代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
Flink DataStream样例程序（Scala） 功能介绍 实时统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息，将统计结果直接打印出来。 DataStream FlinkStreamScalaExample代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata
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Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
准备Maven和JDK 操作场景 开发环境搭建在Windows环境下。 操作步骤 开发环境安装Eclipse程序，安装要求如下。 Eclipse使用3.0及以上版本。 IntelliJ IDEA使用15.0以上版本。 开发环境安装JDK环境，安装要求如下。 JDK使用1.7或者1
快速使用Doris Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 本文主要通过示例介绍如何快速使用MRS Doris集群进行基本的建表和查询操作。 Doris数据库名和表名区分大小写。 前提条件 已创建
Flink DataStream样例程序（Scala） 功能介绍 实时统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息，将统计结果直接打印出来。 代码样例 下面代码片段仅为演示，完整代码参见FlinkStreamScalaExample样例工程下的com.huawei.bigdata.flink
Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest topic中。
用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外，还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。 开发一个Producer向该Topic生产数据。 开发一个Consumer消费该Topic的数据。
Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest topic中。
/srv/BigData/hadoop/data1/tracker batchSize Flume一次发送的事件个数（数据条数）。增大会提升性能，降低实时性；反之降低性能，提升实时性。 61200 dataDirs 缓冲区数据保存目录，默认为运行目录。配置多个盘上的目录可以提升传输效率，多个目录使用逗号分
/srv/BigData/hadoop/data1/tracker batchSize Flume一次发送的事件个数（数据条数）。增大会提升性能，降低实时性；反之降低性能，提升实时性。 61200 dataDirs 缓冲区数据保存目录，默认为运行目录。配置多个盘上的目录可以提升传输效率，多个目录使用逗号分
Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest topic中。
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