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ClickHouse数据库设计 ClickHouse DataBase设计 ClickHouse表引擎适用场景说明 父主题： ClickHouse应用开发规范
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
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
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
由于TTL规则不会从原始表中同步到物化视图表，因此源表中带有TTL规则时，物化视图表同样需要配置TTL规则，并且建议与源表保持一致。 表1 普通物化视图与projection对比 物化视图类型 原表数据与物化视图一致性 灵活性 物化视图开发及维护复杂度 普通物化视图 数据从原表同步到物化视图需要时间窗。
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
regatingMergeTree表引擎来做增量数据的聚合统计，包括物化视图的数据聚合。 CollapsingMergeTree 在创建时与MergeTree基本一样，除了最后多了一个参数，需要指定Sign位（必须是Int8类型）。 CollapsingMergeTree会异步地
【Hue WedUI】Hue（主）无法打开web网页 问题背景与现象 访问Hue（主）的WebUI界面提示如下： Service Unavailable The server is temporarily unable to service your request due to
k的并行度，指定的是所有Task统一的并行度。 推荐Source的并行度由上游组件推断设置，对于流系统，与上游的分区数相同（例如Kafka的Topic分区数）；对于批系统，与上游的切片数相同（例如HDFS的block数量）。 Flink作业中有Source、Sink、中间计算算子
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。
关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol 用于Client与ResourceMan
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关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol 用于Client与ResourceMan
关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol 用于Client与ResourceMan
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。
SQL提供对HiveQL的高度兼容性，Impala使用SQL作为其查询语言，为了保护用户在技能开发和查询设计上的投资，Impala提供了与Hive查询语言（HiveQL）的高度兼容性。 由于Impala使用与Hive相同的元数据存储来记录有关表结构和属性的信息，因此Impala可以访问通过本机Impala
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。 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。
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 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择 提
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。 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。
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