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Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。
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 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse
对系统的影响 OBS数据读操作接口调用成功率小于阈值，会影响上层大数据计算业务的正常执行，导致某些计算任务的执行失败。 可能原因 OBS服务端出现执行异常或严重超时。 处理步骤 检查堆内存使用率。
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 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse
对系统的影响 OBS元数据接口调用成功率小于阈值，会影响上层大数据计算业务的正常执行，导致某些计算任务的执行失败。 可能原因 OBS服务端出现执行异常或严重超时。 处理步骤 检查堆内存使用率。
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 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse
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Balancer的迁移是按迭代（iteration）方式串行顺序处理的，每个iteration迁移数据量不超过10GB，每个iteration重新计算使用率的情况。
计算结果，并进行打印。 方案架构 Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：Direct Streaming和Receiver。
通用计算增强型：C3型、C3ne型、C6型、C6s型、C7型 内存优化型：M3型、M6型、M7型 超高I/O型：I3型、IR3型 鲲鹏内存优化型：KM1型 鲲鹏超高I/O型：KI1型 鲲鹏通用计算增强型：KC1型 针对不同的应用场景，MRS使用到如下实例的裸金属服务器。
支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 如需使用Hudi，请确保MRS集群内已安装Spark/Spark2x服务。 图1 Hudi基本架构 Hudi特性 ACID事务能力，支持实时入湖和批量入湖。
表示系列，例如：s表示通用型、c表示计算型、m表示内存型。
支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。
支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。
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切换Hive执行引擎为Tez 操作场景 Hive支持使用Tez引擎处理数据计算任务，用户在执行任务前可手动切换执行引擎为Tez。 前提条件 集群已安装Yarn服务的TimelineServer角色，且角色运行正常。
问题现象 Spark任务需要调整executor的overhead内存，设置了参数spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096，但实际计算的时候依旧按照默认值1024申请资源。
切换Hive执行引擎为Tez 操作场景 Hive支持使用Tez引擎处理数据计算任务，用户在执行任务前可手动切换执行引擎为Tez。 前提条件 集群已安装Yarn服务的TimelineServer角色，且角色运行正常。
支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。
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