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Flink应用开发简介 组件介绍 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。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：
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。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
ClickHouse数据库调优 ClickHouse调优思路 ClickHouse系统调优 ClickHouse SQL调优 ClickHouse参数调优实践 父主题： ClickHouse应用开发规范
数据迁移到MRS前信息收集 由于离线大数据搬迁有一定的灵活性，迁移前需要掌握现有集群的详细信息，以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。 识别平台数据接入源、大数据平台数据流入方式（实时数据上报、批量数据抽取）、分析平台数据流向。
Hudi数据表设计规范 Hudi表模型设计规范 Hudi表索引设计规范 Hudi表分区设计规范 父主题： Hudi应用开发规范
tblproperties('hoodie.index.type'='xx'); Hive/Presto等引擎可以直接修改表属性，但是这种修改会导致整个Hudi表出现数据重复，甚至数据损坏；因此禁止修改上述属性。 父主题： Spark on Hudi开发规范
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。
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。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
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。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
如何准备MRS的数据源？ MRS既可以处理OBS中的数据，也可以处理HDFS中的数据。在使用MRS分析数据前，需要先准备数据。 将本地数据上传OBS。 登录OBS管理控制台。 在OBS上创建userdata并行文件系统，然后在userdata文件系统下创建program、input、output和log文件夹。
数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS
MRS组件应用开发简介 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台，能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序，开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译，样例工程依赖
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
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
使用KafkaStreams统计数据 功能简介 以下提供High level KafkaStreams API代码样例及Low level KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，将统计结果
tor的驱动连接数据源，读取数据源元数据和对数据进行增删改查等操作。 Catalog：HetuEngine中一个catalog配置文件对应一个数据源，一个数据源可以有多个不同catalog配置，可以通过数据源的properties文件进行配置。 Schema：对应数据库的Schema名称。
ClickHouse应用开发简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 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
ClickHouse应用开发简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 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
employees_info; 加载数据的实质是将数据复制到HDFS上指定表的目录下。 “LOAD DATA LOCAL INPATH”命令可以完成从本地文件系统加载文件到Impala的需求，但是当指定“LOCAL”时，这里的路径指的是当前连接的“Impalad”的本地文件系统的路径。 父主题： 开发Impala应用
employees_info; 加载数据的实质是将数据复制到HDFS上指定表的目录下。 “LOAD DATA LOCAL INPATH”命令可以完成从本地文件系统加载文件到Impala的需求，但是当指定“LOCAL”时，这里的路径指的是当前连接的“Impalad”的本地文件系统的路径。 父主题： 开发Impala应用
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