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适用于MRS 3.2.0及之后版本。 materialized.view.rewrite.timeout：物化视图的重写超时控制（单位：秒），推荐5s。物化视图重写时会消耗一定的时间，添加该参数可限制重写所带来的性能损耗，物化视图重写超时后会执行原始SQL。 若使用Session级别
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
类型，取值限制为0或1。 数组类型 Array Array Array(T)，由 T 类型元素组成的数组。T 可以是任意类型，包含数组类型。但不推荐使用多维数组，ClickHouse对多维数组的支持有限。例如，不能在MergeTree表中存储多维数组。 元组类型 Tuple Tuple
类型，取值限制为0或1。 数组类型 Array Array Array(T)，由T类型元素组成的数组。T可以是任意类型，包含数组类型。但不推荐使用多维数组，ClickHouse对多维数组的支持有限。例如，不能在MergeTree表中存储多维数组。 元组类型 Tuple Tuple
HDFS应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 HDFS应用程序开发流程 表1 HDFS应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解HDFS的基本概念。 常用概念 准备开发和运行环境 使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。
HDFS应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 HDFS应用程序开发流程 表1 HDFS应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解HDFS的基本概念。 HDFS应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ
HDFS应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 HDFS应用程序开发流程 表1 HDFS应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解HDFS的基本概念。 HDFS应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ
HDFS应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 HDFS应用程序开发流程 表1 HDFS应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解HDFS的基本概念。 HDFS应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ
HDFS应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 HDFS应用程序开发流程 表1 HDFS应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解HDFS的基本概念。 HDFS应用开发常用概念 准备开发环境 使用Eclipse工具，请根据指导完成开发环境配置。
MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介
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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念
MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介
不建议在分区表上启用该特性。 carbon.batch.sort.size.inmb - 指定在数据加载期间为批处理排序而考虑的数据大小。推荐值为小于总排序数据的45％。该值以MB为单位。 说明： 如果没有设置参数值，那么默认情况下其大约等于“sort.inmemory.size
不建议在分区表上启用该特性。 carbon.batch.sort.size.inmb - 指定在数据加载期间为批处理排序而考虑的数据大小。推荐值为小于总排序数据的45％。该值以MB为单位。 说明： 如果没有设置参数值，那么默认情况下其大约等于“sort.inmemory.size
功能总览 功能总览 全部 MapReduce服务 集群管理 文件管理 作业管理 运维管理 运营管理 用户权限管理 存算分离 Alluxio组件 CarbonData组件 CDL组件 ClickHouse组件 DBService组件 Doris组件 Flink组件 Flume组件 HBase组件
IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，
什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推
效。使得Spark Streaming和Kafka可以很好地整合在一起。总体来说，这些特性使得流处理管道拥有高容错性、高效性及易用性，因此推荐使用Direct Streaming方式处理数据。 Receiver计算流程 在一个Spark Streaming应用开始时（也就是Dri
效。使得Spark Streaming和Kafka可以很好地整合在一起。总体来说，这些特性使得流处理管道拥有高容错性、高效性及易用性，因此推荐使用Direct Streaming方式处理数据。 Receiver 在一个Spark Streaming应用开始时（也就是Driver开
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