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水平的应用容错。客户端应用请求集群时，使用基于Nginx的ClickHouseBalancer控制节点来进行流量分发，无论集群写入的负载、读的负载以及应用接入的高可用性都具备了有力的保障。 父主题： 准备ClickHouse应用开发环境
水平的应用容错。客户端应用请求集群时，使用基于Nginx的ClickHouseBalancer控制节点来进行流量分发，无论集群写入的负载、读的负载以及应用接入的高可用性都具备了有力的保障。 父主题： 准备ClickHouse应用开发环境
API 提供Scala语言的API，提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。由于Scala语言的简洁易懂，推荐用户使用Scala接口进行程序开发。 Java API 提供Java语言的API，提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。 基本概念 DataStream 数据流，
API接口 功能 说明 Scala API 提供Scala语言的API，提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。 Java API 提供Java语言的API，提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。 基本概念 DataStream 数据流，是指Flink系统处理的最小数据单
进行扩缩容；其他状态的计算实例仅保存配置，保存的配置将在计算实例重启时生效。 表1 动态伸缩参数说明 参数 描述 取值样例 负载采集周期 每进行一次实例负载采集间隔的时间。单位：秒。 10 扩容阈值 当实例资源的使用率在伸缩决策周期内的平均值都超过此阈值，实例自动启动扩容操作。 0
KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME); // 聚合 key-value 键值对的计算结果 final KTable<String, Long> counts = source
使用collect。 使用reduceByKey reduceByKey会在Map端做本地聚合，使得Shuffle过程更加平缓，而groupByKey等Shuffle操作不会在Map端做聚合。因此能使用reduceByKey的地方尽量使用该算子，避免出现groupByKey().map(x=>(x
使用collect。 使用reduceByKey reduceByKey会在Map端做本地聚合，使得Shuffle过程更加平缓，而groupByKey等Shuffle操作不会在Map端做聚合。因此能使用reduceByKey的地方尽量使用该算子，避免出现groupByKey().map(x=>(x
集群业务规划、容量规划、数据分布。 数据库设计 Database设计、宽表设计、分布式表设计、本地表设计、分区设计、索引设计、物化视图设计。 数据库开发 简单查询、聚合查询、join查询、数据增/删/改等SQL开发。 数据库调优 调优思路、参数调优、系统调优、SQL改写调优。 数据库运维 监控、告警、日志、系统表/视图。
使用collect。 使用reduceByKey reduceByKey会在Map端做本地聚合，使得Shuffle过程更加平缓，而groupByKey等Shuffle操作不会在Map端做聚合。因此能使用reduceByKey的地方尽量使用该算子，避免出现groupByKey().map(x=>(x
KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME); // 聚合 key-value 键值对的计算结果 final KTable<String, Long> counts = source
registerTempTable("FemaleInfoTable") //通过sql语句筛选女性上网时间数据, 对相同名字行进行聚合 val femaleTimeInfo = spark.sql("select name,sum(stayTime) as stayTime
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registerTempTable("FemaleInfoTable") //通过sql语句筛选女性上网时间数据, 对相同名字行进行聚合 val femaleTimeInfo = sqlContext.sql("select name,sum(stayTime) as
API 提供Scala语言的API，提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。由于Scala语言的简洁易懂，推荐用户使用Scala接口进行程序开发。 Java API 提供Java语言的API，提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。 Flink基本概念 DataStream
API接口 功能 说明 Scala API 提供Scala语言的API，提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。 Java API 提供Java语言的API，提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。 Flink基本概念 DataStream 数据流，是指Flink系统处理的
流作业和批作业的状态监控。 Flink作业运维能力增强，包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算，毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算，分钟级计算完成。 支持对流处理和批处理的数据进行过滤配置，过滤无效数据。 读取HDFS数据时，提前根据计算周期过滤。
流作业和批作业的状态监控。 Flink作业运维能力增强，包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算，毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算，分钟级计算完成。 支持对流处理和批处理的数据进行过滤配置，过滤无效数据。 读取HDFS数据时，提前根据计算周期过滤。
行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text file，Parquet，Av
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