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执行以下语句： create table test_1 (id int, 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
<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。
ClickHouse逻辑视图设计 建议如下： 业务逻辑上有很多比较复杂的SQL运算，可以封装为一个视图，后续查询时只查询视图，简化业务查询使用。 如果业务间有权限隔离诉求，可将部分数据查询封装到视图中，使用视图方只能看到视图下有限行及列的数据。 父主题： ClickHouse应用开发规范
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource API
HetuEngine物化视图SQL示例 物化视图SQL示例请参考表1。 表1 物化视图的操作 操作 功能 物化视图SQL样例 备注 创建物化视图 （创建物化视图时，只创建了物化视图的定义，数据填充需要使用refresh materialized view name刷新物化视图数据）
ClickHouse物化视图设计 ClickHouse物化视图概述 ClickHouse普通物化视图设计 ClickHouse Projection设计 父主题： ClickHouse应用开发规范
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource API
读取Hudi mor表视图 mor表同步给Hive后，会在Hive表中同步出：“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中多出两张表分别为
读取Hudi mor表视图 mor表同步给Hive后，会在Hive表中同步出：“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中多出两张表分别为
ClickHouse物化视图概述 由于TTL规则不会从原始表中同步到物化视图表，因此源表中带有TTL规则时，物化视图表同样需要配置TTL规则，并且建议与源表保持一致。 表1 普通物化视图与projection对比 物化视图类型 原表数据与物化视图一致性 灵活性 物化视图开发及维护复杂度
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。
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...”。
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...”。
例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
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。
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。 productNumber productName storeCity storeProvince revenue 表中的列，代表执行分析所需的业务实体。
配置HetuEngine物化视图推荐能力 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查询效率获得倍数提升
ClickHouse普通物化视图设计 建议 在查询方式固定的场景，建议使用物化视图加速。 物化视图创建参考如下： 明细表创建 CREATE TABLE counter ON CLUSTER default_cluster ( when DateTime DEFAULT now(),
配置HetuEngine物化视图改写能力 开启物化视图改写能力 HetuEngine支持在System级别或者Session级别开启物化视图改写能力，开启方法如下所示： Session级别： 参考快速使用HetuEngine访问Hive数据源在HetuEngine客户端执行set
配置HetuEngine物化视图缓存能力 对于一条SQL，创建了对应的物化视图后，执行这条SQL时，将被改写为通过物化视图查询。如果开启了物化视图的“重写缓存”功能，那么多次执行这条SQL后，改写后的SQL将会保存到缓存中（默认最多保存10000条），在缓存有效时间（默认24小时）
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