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加速TTL操作 ClickHouse触发TTL的时候，对CPU和内存会存在较大消耗和占用。 登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > ClickHouse > 配置 > 全部配置 > ClickHouseServer > 自定义 > clickhouse
Xmx最大内存数/4GB * 1500000 ClickHouse在ZooKeeper上的顶层目录的节点数量配额。 数量配额的单位是个，最小值是-1（无限制），不能等于0。 注意： 设置的数量配额值，如果小于当前ZooKeeper目录的实际值，保存配置可成功，但是配置值不会生效，并且界面会上报告警。 clickhouse
Xmx最大内存数/4GB * 1500000 ClickHouse在ZooKeeper上的顶层目录的节点数量配额。 数量配额的单位是个，最小值是-1（无限制），不能等于0。 注意： 设置的数量配额值，如果小于当前ZooKeeper目录的实际值，保存配置可成功，但是配置值不会生效，并且界面会上报告警。 clickhouse
ClickHouse加速TTL操作调优 ClickHouse触发TTL的时候，对CPU和内存会存在较大消耗和占用。 登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > ClickHouse > 配置 > 全部配置 > ClickHouseServer > 自定义 >
Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM对生成的java代码存在各种约束，比如方法长度，参数个数等，以及行式数据对内存带宽的利用率不足，因此存在性
配置Hive列加密功能 操作场景 Hive支持对表的某一列或者多列进行加密；在创建Hive表时，可以指定要加密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时，即可实现将对应列加密。列加密只支持存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的表。Hive列加密不支持视图以及Hive
e等流式数据处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，也可以用来做流处理任务的集群。 自定义：提供丰富的组件搭配，可自行选择对应版本MRS集群所支持的所有组件。 自定义 版本类型 MRS提供了LTS版与普通版两种类型的集群，不同版本提供的组件有所不同，可根据需要选择版本类型。
Kudu应用开发常见问题 Kudu Java API接口介绍 Kudu Java API接口可参考官网描述。 其他Kudu完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述。 地址： https://kudu.apache.org/apidocs。 父主题： Kudu开发指南（安全模式）
Kudu应用开发常见问题 Kudu Java API接口介绍 Kudu Java API接口可参考官网描述。 其他Kudu完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述。 地址： https://kudu.apache.org/apidocs。 父主题： Kudu开发指南（普通模式）
BY (device, day); AggregateFunction类型的字段使用二进制存储，在写入数据时，需要调用*State函数；而在查询数据时，则需要调用相应的*Merge函数。其中，*表示定义时使用的聚合函数。 物化视图创建 CREATE MATERIALIZED VIEW
读时延要求高的场景。 HBase全局二级索引，使用独立的索引表存储索引数据。当给定的查询条件可以命中索引时，可以将对数据表的全表查询转换为对索引表的精确范围查询，提升查询速度。开启全局二级索引特性后，应用侧代码无需特殊修改，简单易用。 MRS 3.3.0及之后版本的集群默认启用H
功能。业务用户可以通过配置客户端Session来获得基于自动创建的物化视图的自动改写与提速。 该能力可以极大降低用户使用物化视图功能的使用难度，带来业务无感知的分析加速效果。HetuEngine管理员通过付出少量的计算资源和存储空间，可实现对高频SQL业务的智能加速。同时，该能力
SQL完全兼容，支持所有可以直接在Spark SQL上运行的SQL查询操作。 简单的Table数据集定义：CarbonData支持易于使用的DDL（数据定义语言）语句来定义和创建数据集。CarbonData DDL十分灵活、易于使用，并且足够强大，可以定义复杂类型的Table。 便捷的数据管理：
和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型
记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型
记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型
YARN Java API接口介绍 关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol
元数据统一管理的可视化界面及API，兼容Hive元数据模型以及Ranger权限模型，支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，使客户便捷高效地构建数据湖和运营相关业务，加速释放业务数据价值。 您可以创建一个LakeFormation实例并与MRS集群对接，实现统一的数据湖元数据及权限管理。
YARN Java API接口介绍 关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol
YARN Java API接口介绍 关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol
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