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提供了Java语言的样例工程，包含从建表、写入到删除表全流程的样例工程。 开发HBase应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 调测HBase应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。 父主题： HBase开发指南（安全模式）
通过这些约束和建议，指导开发者在ClickHouse数据库开发使用过程中能够最大化发挥数据库的优势，保障ClickHouse数据库高性能、稳定可靠运行。用户可更专注于上层业务，释放数据更大的价值。 表1 ClickHouse设计规范说明 项目 描述 数据库规划 集群业务规划、容量规划、数据分布。
创建高查询性能的CarbonData表 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议，帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
变更为JobHistory。 相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。 父主题： 使用Spark/Spark2x
Flink DataStream应用开发思路 假定用户有某个网站网民周末网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Flink的DataStream应用程序实现如下功能： DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。
客户价值 在MRS服务只作为计算资源的场景下，使用Task节点可以节省成本，并可以更加方便快捷地对集群节点进行扩缩容，满足用户对集群计算能力随时增减的需求。 用户场景 当集群数据量变化不大而集群业务处理能力需求变化比较大，临时需要增大业务量时，可选择添加Task节点。 临时业务量增大，如年底报表处理。
准备ClickHouse应用开发和运行环境 根据场景开发工程 提供样例工程，帮助用户快速了解ClickHouse各部件的编程接口。 导入并配置ClickHouse样例工程 运行程序及查询结果 用户可以直接通过运行结果查看应用程序运行情况。 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（MRS
场景说明 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
准备ClickHouse应用开发和运行环境 根据场景开发工程 提供样例工程，帮助用户快速了解ClickHouse各部件的编程接口。 导入并配置ClickHouse样例工程 运行程序及查询结果 用户可以直接通过运行结果查看应用程序运行情况。 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（MRS
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
Load数据到Hive表失败 问题背景与现象 用户在建表成功后，通过Load命令往此表导入数据，但导入操作中遇到如下问题： ....... > LOAD DATA INPATH '/user/tester1/hive-data/data.txt' INTO TABLE employees_info;
rmat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
Flink异步Checkpoint应用开发思路 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组（Long，S
场景说明 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
Storm应用开发简介 目标读者 本文档提供给需要Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标
string, update_time timestamp); 其中user_group是分区列，现在需要根据已有数据，按更新时间进行排序，刷新用户组信息。 开启Hive动态分区参数。 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec
Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.11.12。 安装Scala插件 Scala开发环境的基本配置。版本要求：1.5.4。 准备开发用户 参考准备Flink应用开发用户章节配置。 安装客户端 参考安装Flink客户端章节配置。 父主题： 准备Flink应用开发环境
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