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操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件，并且添加了FlinkServer实例。 已安装包含Flink服务的集群
操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件，并且添加了FlinkServer实例。 已安装包含Flink服务的集群
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
配置HetuEngine智能物化视图能力 HetuEngine智能物化视图概述 基于智能物化视图，HetuEngine可以提供智能预计算与缓存加速能力。HetuEngine QAS角色能够自动提取历史SQL语句进行分析学习，基于收益最大化原则自动生成高价值物化视图的候选SQL。在
在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
Python3应用 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 操作场景 在python3程序代码完成开发后，可以在Windows环境或者上传到Linux环境进行调测，和集群业务平面网络互通时，可以直接在本地进行调测。 操作步骤 参考导入并配置HetuEngine Python3
Hive的HQL最近5分钟平均提交时间超过阈值 告警解释 系统周期性检测HQL平均提交时间，该时间为调用MapReduce/Spark/Tez接口提交Yarn作业的时间，包含上传依赖的临时Jar包、切分文件等时间。当最近5分钟HQL的平均提交时间超过阈值时上报该告警。 当最近5分钟HQL的平均提交时间小于阈值时，告警恢复。
需在MySQL官网https://downloads.mysql.com/archives/c-j/下载MySQL对应版本的驱动包，解压后上传至安装了Sqoop客户端节点的“客户端安装目录/Sqoop/sqoop/lib”目录下。 通过sqoop export导出Sqoop表数据到MySQL
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
图解MapReduce服务
准备UDF jar文件，大小不能超过200MB。 上传UDF 访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 单击“UDF管理”进入UDF管理页面。 单击“添加UDF”，在“本地Jar文件”参数后选择并上传本地已准备好的UDF jar文件。 填写UDF名称以及描述信息后，单击“确定”。
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。 运行Python样例代码无需通过Maven打包，只需要上传user.keytab、krb5.conf 文件到客户端所在服务器上。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/example/” ）下。 运行任务
conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。 运行Python样例代码无需通过Maven打包，只需要上传user.keytab、krb5.conf 文件到客户端所在服务器上。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/example/” ）下。 运行任务
Python3应用 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 操作场景 在python3程序代码完成开发后，可以在Windows环境或者上传到Linux环境进行调测，和集群业务平面网络互通时，可以直接在本地进行调测。 操作步骤 参考导入并配置HetuEngine Python3
input：存放用户数据文件 进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。 图3 数据文件列表 登录MRS
input：存放用户数据文件 进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。 图3 数据文件列表 登录MRS
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()
单击Flume角色 选择准备上传配置文件的节点行的“Flume”角色，单击“实例配置 ”页面“flume.config.file”参数后的“上传文件”，选择“properties.properties”文件完成操作。 图6 上传文件 每个Flume实例均可以上传单独的服务端配置文件。
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