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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
Spark DAG设计规范说明 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...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车：
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
ClickHouse容量规划设计 为了能够更好的发挥ClickHouse分布式查询能力，在集群规划阶段需要合理设计集群数据分布存储。 当前ClickHouse能力为单机磁盘容量达到80%后会上报告警信息，磁盘容量达90%后集群会处于只读状态。 出现磁盘告警信息后需要考虑是否是容量
Hudi数据表设计规范 Hudi表模型设计规范 Hudi表索引设计规范 Hudi表分区设计规范 父主题： Hudi应用开发规范
技术支持 MRS服务是租户完全可控的半托管云服务，为用户提供一站式企业级大数据平台，用户可以在MRS集群上轻松运行Hadoop、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。
Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduc
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduc
不需要开发很多物化视图，任意查询SQL会自动重写命中物化视图。 Projection仅在MRS 3.2.0及以上的版本集群中支持。 父主题： ClickHouse物化视图设计
以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。 识别平台数据接入源、大数据平台数据流入方式（实时数据上报、批量数据抽取）、分析平台数据流向。 数据在平台内各个组件间的流向，比如使用什么组件采集数据，采集
使用Tableau访问MRS HetuEngine 应用场景 Tableau是一款商业智能工具软件，将可信的数据转化为可行的见解。借助直观的人工智能分析平台，帮助人们查看和理解数据并根据数据采取行动，让每一次决策都更加明智。 本章节以Tableau Desktop 2022.2版本为例，
Flink性能调优规则 及时对Hudi表进行compaction防止Hudi Source算子Checkpoint完成时间过长 当Hudi Source算子Checkpoint完成时间长时，可检查该Hudi表compaction是否正常。因为当长时间不做compaction时list性能会变差。
Scheduler是一个专门为Hadoop YARN分布式资源管理系统设计的调度引擎，是针对企业客户融合资源池，多租户的业务诉求而设计的高性能企业级调度器。Superior Scheduler可实现开源调度器、Fair Scheduler以及Capacity Scheduler的所有
配置MRS集群对接SNMP网管平台上报告警 如果用户需要在统一的运维网管平台查看集群的告警、监控数据，管理员可以在FusionInsight Manager使用SNMP服务将相关数据上报到网管平台。 前提条件 对接服务器对应的弹性云服务器需要和MRS集群的Master节点在相同的
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x
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在物联网场景中，海量设备采集的数据需要进行低延迟的高效接入、存储和分析，数据具有高度的时间属性相关特点，传统数据库基于二维表的数据模型，无法满足物联网场景下高效的时序数据存储和分析需求。时序数据库则是专门针对物联网时序数据场景设计的存算引擎，数据按设备管理架构和时间属性进行组织存储和访问，具备低延迟、高并发、高
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x
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