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Spark SQL：使用Spark提供的类似SQL的Spark SQL语句，实时查询和分析用户数据。 Hive：建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库。MRS支持提交HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。 Flink：提供一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。
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
VIEW REFRESH MATERIALIZED VIEW TRUNCATE TABLE COMMENT VALUES SHOW语法使用概要 SHOW CATALOGS SHOW SCHEMAS（DATABASES） SHOW TABLES SHOW TBLPROPERTIES
CREATE DATABASE创建数据库 本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ON CLUSTER
据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngin
StarRocks，新一代极速全场景数据仓库 Hudi：新一代流式数据湖平台 高性能利器-MRS ClickHouse重磅推出 基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍 基于MRS-Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍 大数据分析实践 实时数据湖表存储设计方法（基于Hudi表）
Sqoop1.4.7适配MRS 3.x集群 Sqoop是专为Apache Hadoop和结构化数据库（如关系型数据库）设计的高效传输大量数据的工具。客户需要在MRS中使用sqoop进行数据迁移，MRS旧版本中未自带Sqoop，客户可参考此文档自行安装使用。MRS 3.1.0及之后
Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式
Flink开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Flink组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述： 规则：编程时必须遵守的原则。 建议：编程时必须加以考虑的原则。
Hudi开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范： 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述： 规则：编程时强制必须遵守的原则。 建议：编程时必须加以考虑的原则。
Access Protocol，简称为LDAP），为Kerberos认证提供用户和用户组数据保存能力。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Lan
AUTHORIZATION”区域的组件插件名称“OBS”，为hive用户组赋予OBS存储路径的“Read”和“Write”的权限，此时拥有hive组的用户均可以访问hive数据仓库路径。 例如，为“hive”用户组赋予“obs://hivetest/user/hive/warehouse/”目录的“Read”和“Write”的权限：
L查询接口，使得现有的第三方分析可视化系统可以轻松与它集成对接。 同时ClickHouse使用了关系模型，所以将构建在传统关系型数据库或数据仓库之上的系统迁移到ClickHouse的成本会变得更低。 数据分片与分布式查询 ClickHouse集群由1到多个分片组成，而每个分片则对
等信息，如图4所示。 图4 Tasks基本信息 在HBase的Web UI页面中，Table Details页面展示的是HBase存储表的概要信息，如图5所示。 图5 TableDetails 在HBase的Web UI页面中，Debug dump页面展示的是HBase的Debug信息，如图6所示。
用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。 基于预设的数据模型，使用易用的SQL数据分析，用户可以选择Hive（数据仓库），SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。 数据呈现调度 用于数据分析结果的呈现，并与数据治理中心DataArts Studi
具有supergroup组权限的用户（普通集群跳过该步骤） 执行命令以下命令查看数据仓库目录权限是否为770： hdfs dfs -ls /tmp | grep hive-scratch 是，执行29。 否，执行27。 执行以下命令修复默认数据仓库权限： hdfs dfs -chmod 770 /tmp/hive-scratch
等信息，如图4所示。 图4 Tasks基本信息 在HBase的Web UI页面中，Table Details页面展示的是HBase存储表的概要信息，如图5所示。 图5 TableDetails 在HBase的Web UI页面中，Debug dump页面展示的是HBase的Debug信息，如图6所示。
添加HBase数据源 本章节指导用户在HSConsole界面添加HBase数据源。 添加HBase数据源前提条件 数据源所在集群域名与HetuEngine集群域名不能相同。 数据源所在集群与HetuEngine集群节点网络互通。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/et
2版本为例，讲解如何使用Tableau访问安全模式集群的HetuEngine。 方案架构 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngin
后，使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Lan
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