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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...”。
<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。
关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。
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${table_name}， 同步Hive后hive表中多出两张表分别为
配置HetuEngine物化视图 HetuEngine物化视图概述 HetuEngine物化视图SQL示例 配置HetuEngine物化视图改写能力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置HetuEngine物化视图缓存能力 配置HetuEngine物化视图的有效期与数据刷新能力
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource API
执行以下命令删除表tableNameBak： drop table dbName.tableNameBak; 表删除成功后，再次适当调大BUCKETS或重新设置表字段创建表，并执行6~7导入数据、对比数据结果。如果第二次导入数据完成后，数据量大小仍然不一致，则执行11。
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。
HetuEngine物化视图概述 HetuEngine物化视图功能适用于MRS 3.2.0及以后版本。 HetuEngine物化视图背景介绍 HetuEngine具备物化视图能力。在实际运用中，将高频访问的SQL查询和有高耗时的算子（连接， 聚合等算子）的SQL通过建立物化视图进行预计算
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
表1 ELB和BalancedClickhouseDataSource两种负载均衡方案对比 负载均衡方案 方案对比 ELB 支持多种请求策略 故障自动检测转移 后端ClickHouse扩容新增节点只需要修改ELB上的配置即可 BalancedClickhouseDataSource
表1 ELB和BalancedClickhouseDataSource两种负载均衡方案对比 负载均衡方案 方案对比 ELB 支持多种请求策略 故障自动检测转移 后端ClickHouse扩容新增节点只需要修改ELB上的配置即可 BalancedClickhouseDataSource
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。
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
数据存储的对比 查询性能对比 查询性能有5倍的提升。 父主题： ClickHouse宽表设计
【效果对比】 可以看到，使用GLOBAL关键字后，查询的放大减少了很多。不过，由于需要将右表汇总再分发到所有机器，如果右表的数据量很大，需要考虑机器的内存，避免内存溢出。 数据压缩算法的选择，建议使用默认的lz4压缩算法。
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