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包含了一个查询的结果，例如：它可以是远程数据的本地副本，单表查询或者多表join后查询的结果的行或列、行和列的子集，也可以是使用聚合函数的汇总表。 物化视图通常基于对数据表进行聚合和连接的查询结果创建。物化视图支持“查询重写”，这是一种优化技术，它将以原始表编写的用户查询转换为包括一个或多个物化视图的等效请求。
中，数据源来自counter。 聚合表在明细表名后加上_{type}_agg后缀；物化视图添加 _{type}_mv后缀。 物化视图、聚合表保持与明细表同样的分区类型及ttl时间。 物化视图中的group by字段名称与明细表对应字段名称一致；select子句返回列名称与聚合表中列的名称保持一致。
YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作前需要进行如下配置： 从MySQL数据库安装路径下获取MySQL客户端jar包（如mysqlclient-5.8.1.jar），将其保存在Loader服务主备节点的lib路径：“
YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作前需要进行如下配置： 从MySQL数据库安装路径下获取MySQL客户端jar包（如mysqlclient-5.8.1.jar），将其保存在Loader服务主备节点的lib路径：“
总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依然会出现OutOfMemoryError。 有限内存下的稳定性涉及到3个子功能：
总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依然会出现OutOfMemoryError。 有限内存下的稳定性涉及到3个子功能：
多错误记录，用户希望修改并重新加载数据时，可删除对应的segment。可使用segment ID来删除segment，也可以使用加载数据的时间来删除segment。 删除segment操作只能删除未合并的segment，已合并的segment可以通过CLEAN FILES命令清除segment。
gs”目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下： 2023-09-19 16:20:48,344 | INFO | main | loadBalancerIPList is
00:00:00.000 下面的表格是基于MySQL手册列出的，描述了各种格式化描述符： 格式化描述符 描述 %a 对应的星期几（Sun .. Sat） %b 对应的月份（Jan .. Dec） %c 对应的月份（1 .. 12） %D 对应该月的第几天（0th, 1st, 2nd,
clean”，双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > clickhouse-examples > Lifecycle > compile”，双击“compile”运行maven的compile命令。 图5 Maven的clean和compile 单击“Run
PU使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12016 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger
table3 WHERE column3 = 'value' ) ) 基于Hudi表的lookup join单表数据量不超过1GB Hudi维度表都在TM heap中，当维表过大时heap中保存的维表数据过多，TM会不断GC导致作业性能下降。 流流关联中不能加入批Source算子
于阈值的90%时，告警恢复。 该告警仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 12201 重要 是 告警参数 类别 参数名称 参数含义 定位信息 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。
多错误记录，用户希望修改并重新加载数据时，可删除对应的segment。可使用segment ID来删除segment，也可以使用加载数据的时间来删除segment。 删除segment操作只能删除未合并的segment，已合并的segment可以通过CLEAN FILES命令清除segment。
COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。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S
原因分析：MergeTree的merge的速度跟不上目录生成的速度，数据目录越来越多就会抛出这个异常。 建议 一次只插入一个分区内的数据 如果数据属于不同的分区，则每次插入，不同分区的数据会独立生成part文件，导致part总数量膨胀，建议一批插入的数据属于同一个分区。 写入速率
afka输入源。 若提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能，对于B段时间进入Kafka的数据，将不启动流控功能，以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。
afka输入源。 如果提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能，对于B段时间进入Kafka的数据，将不启动流控功能，以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。
rver解析以后用于查看作业执行的详细信息。 任务日志记录了每个运行在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下，任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后，NodeManager会在作业运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。
rver解析以后用于查看作业执行的详细信息。 任务日志记录了每个运行在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下，任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后，NodeManager会在作业运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。
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