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因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*)查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语义正确性。
如果该主机没有域名，则运行样例程序会有如下报错： 此时需要用户设置系统的环境变量USERDNSDOMAIN以规避该问题，具体如下： 单击“计算机”右键，选择“属性”，然后选择“高级系统设置 > 高级 > 环境变量”。 设置系统环境变量，在系统变量下单击“新建”，弹出新建系统变量框
10.10 hadoop.hadoop.com”），否则HetuEngine无法根据主机名称连接到非本集群节点。 已创建HetuEngine计算实例。 添加Hive数据源步骤 获取Hive数据源集群的“hdfs-site.xml”和“core-site.xml”配置文件。 登录Hi
NameNode等的数据保存到外部集群。 集群数据的备份任务运行时长可根据要备份的数据量除以集群与备份设备之间的网络带宽来计算得出，在实际场景中，建议将计算得出的时长乘以1.5作为任务执行时长参考值。 执行数据备份任务会对集群的最大IO性能产生影响，建议备份任务运行时间与集群业务高峰错开。
private IntWritable timeInfo = new IntWritable(1); /** * 分布式计算 * * @param key Object : 原文件位置偏移量。 * @param value Text
值。经验法则是将单个块大小（MB）除以250得到的值作为扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。
Flink的安全都为开源社区提供和自身研发。有些是需要用户自行配置的安全特性，如认证、SSL传输加密等，这些特性可能对性能和使用方便性造成一定影响。 Flink作为大数据计算和分析平台，对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知，因此需要客户保证输入数据是脱敏的。 客户可以根据应用环境，权衡配置安全与否。 任何与安全有关的问题，请联系运维人员。
因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。
值。经验法则是将单个块大小（MB）除以250得到的值作为扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。
Flink的安全都为开源社区提供和自身研发。有些是需要用户自行配置的安全特性，如认证、SSL传输加密等，这些特性可能对性能和使用方便性造成一定影响。 Flink作为大数据计算和分析平台，对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知，因此需要客户保证输入数据是脱敏的。 客户可以根据应用环境，权衡配置安全与否。 任何与安全有关的问题，请联系运维人员。
因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。
创建一个满足要求的弹性云服务器，要求如下： 已准备一个Linux弹性云服务器，主机操作系统及版本建议参见表2。 表2 参考列表 CPU架构 操作系统 支持的版本号 x86计算 Euler EulerOS 2.5 SUSE SUSE Linux Enterprise Server 12 SP4（SUSE 12.4）
多个物化视图的等效请求。 语法支持的属性包括： storage_table：指定存储表的表名。 need_auto_refresh： 管理计算实例时，预先创建维护实例后，可通过设置need_auto_refresh为true，创建具备自动刷新能力的物化视图，它会自动创建并提交物化
stat -c %y $(ls -t | grep "fsimage_[0-9]*$" | head -1) 执行date命令获取系统当前时间。 计算最新FsImage的生成时间和当前时间的时间差，判断该时间差是否大于元数据合并周期的三倍。 是，执行16。 否，执行20。 备NameNo
在概览页签下的“基本信息”区域单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“计算实例”，查看待操作的租户的实例状态，当绿色图标和蓝色图标数量均为“0”时，可执行5配置开启物化视图改写能力。 在“计算实例”页签，在待操作的实例所属租户所在行的“操作”列单击“配置”，进入“配置实例”页签，添加如下自定义参数。
onServer进行数据操作类通信。 RegionServer RegionServer负责提供表数据读写等服务，是HBase的数据处理和计算单元。 RegionServer一般与HDFS集群的DataNode部署在一起，实现数据的存储功能。 ZooKeeper集群 ZooKee
sumers/consumer-group-xxx/owners/topic-xxx/x。 当触发负载均衡后，原来的consumer会重新计算并释放已占用的partitions，此过程需要一定的处理时间，新来的consumer抢占该partitions时很有可能会失败。 表1 参数说明
类型 描述 sink.partition-commit.trigger process-time String process-time：基于计算节点的系统时间，它既不需要分区时间提取，也不需要生成watermark。即“当前系统时间”超过“分区创建时的系统时间”加上“延迟”时间，就提交分区。
据压缩到更少的partition中去。因为filter之后，RDD的每个partition中都会有很多数据被过滤掉，此时如果照常进行后续的计算，其实每个task处理的partition中的数据量并不是很多，有一点资源浪费，而且此时处理的task越多，可能速度反而越慢。因此用coa
询，使用很方便。ClickHouse有数据分片（shard）的概念，这也是分布式存储的特点之一，即通过并行读写提高效率。 CPU架构为鲲鹏计算的ClickHouse集群表引擎不支持使用HDFS和Kafka。 查看ClickHouse服务cluster等环境参数信息 使用Click
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