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设计DAG 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号......
数据是按照主键排序存储的，查询的时候，通过主键可以快速筛选数据，合理的主键设计，能够大大减少读取的数据量，提升查询性能。例如所有的分析，都需要指定业务的id，则可以将业务id字段作为主键的第一个字段顺序。
ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。
父主题： ClickHouse宽表设计
ClickHouse宽表设计 ClickHouse宽表设计原则 ClickHouse表字段设计 ClickHouse本地表设计 ClickHouse分布式表设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题： ClickHouse应用开发规范
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
ClickHouse DataBase设计 业务隔离设计-各业务分库设计 在业务规划时，不同业务归属于不同数据库，便于后续对应用户关联的数据库下表、视图等数据库对象权限的分离管理和维护。
修改聚合表结构设计。 删除物化视图表。 重新创建新转化关系的物化视图。 父主题： ClickHouse物化视图设计
父主题： ClickHouse宽表设计
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父主题： Hudi数据表设计规范
父主题： ClickHouse宽表设计
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ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。
CarbonData快速入门包含以下任务： 连接到Spark 在对CarbonData进行任何操作之前，需要先连接到Spark。 创建CarbonData表 连接CarbonData之后，需要创建CarbonData Table，用于加载数据和执行查询操作。
父主题： Hudi数据表设计规范
Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）
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）
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）
Kafka数据消费概述 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据
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