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int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
地区与终端节点，即云服务在不同Region有不同的访问域名。 获取方式请参考终端节点及区域。 Project_Id 项目ID，在大多数API接口调用时需要配置在uri中，用以识别不同的项目。 AK/SK 访问密钥对，包含密钥ID与密钥。AK/SK用于对请求内容进行签名。 URI API接口的调用路径及参数。 请参考
xml”图标如图9所示，可直接进行下一步骤操作。 图9 样例项目已作为maven项目导入 图10 Add as Maven Project 此时IDEA可将该项目识别为Maven项目。 图11 样例项目作为maven项目在IDEA中显示 设置项目使用的Maven版本。 在IntelliJ IDEA的菜单栏中，选择“File
调度Clustering：使用可插拔的Clustering策略创建Clustering计划。 识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。
> Scala”。 图17 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置。 图18 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景，在数据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。
> Scala”。 图17 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置。 图18 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
<tsd_ip>：所需访问Opentsdb服务的TSD实例IP或主机名。 <start=3y-ago\&m=sum:testdata>：在请求中可能无法识别“&”符号，需对其进行转义。 <python -m json.tool>（可选）: 把响应的请求转换为json格式。 [ {
xml”图标如图9所示，可直接进行下一步骤操作。 图9 样例项目已作为maven项目导入 图10 Add as Maven Project 此时IDEA可将该项目识别为Maven项目。 图11 样例项目作为maven项目在IDEA中显示 设置项目使用的Maven版本。 在IntelliJ IDEA的菜单栏中，选择“File
配置HetuEngine物化视图 HetuEngine物化视图概述 HetuEngine物化视图SQL示例 配置HetuEngine物化视图改写能力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置HetuEngine物化视图缓存能力 配置HetuEngine物化视图的有效期与数据刷新能力
Hive中实现CBO的总体过程如下： Hive使用开源组件Apache Calcite实现CBO。首先SQL语句转化成Hive的AST，然后转成Calcite可以识别的RelNodes。Calcite将RelNode中的Join顺序调整后，再由Hive将RelNode转成AST，继续Hive的逻辑优化和物理优化过程。流程图如图1所示：
HetuEngine物化视图概述 HetuEngine物化视图功能适用于MRS 3.2.0及以后版本。 HetuEngine物化视图背景介绍 HetuEngine具备物化视图能力。在实际运用中，将高频访问的SQL查询和有高耗时的算子（连接， 聚合等算子）的SQL通过建立物化视图进
name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
> Scala”。 图17 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置。 图18 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
> Scala”。 图17 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置。 图18 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
compress"="ZSTD_JNI", 'orc.global.compress.level'='3'); 用户可以对特定的数据格式列指定压缩，对业务数据进一步压缩。当前识别的特定格式数据包括：JSON数据列、BASE64数据列、时间戳数据列和UUID数据列。建表时设置表属性参数“orc.column.compress”即可。
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