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父主题: HDFS应用开发规范
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成,由于初始化数据量通常较大,因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景,一般建议通过对上有消息进行过滤,从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量(
ClickHouse数据库开发 ClickHouse数据入库工具 ClickHouse数据入库规范 ClickHouse数据查询 ClickHouse数据库应用开发 父主题: ClickHouse应用开发规范
父主题: ClickHouse应用开发规范
“mapreduce.job.queuename” setNumMapTasks(int n) ->“mapreduce.job.maps” setNumReduceTasks(int n) ->“mapreduce.job.reduces” 父主题: Mapreduce应用开发规范
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务,通常设置在写入中同步生成compaction计划,因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true
0 : 1); } 父主题: Mapreduce应用开发规范
Impala开发规范 Impala开发规则 Impala开发建议 Impala开发示例 父主题: Impala开发指南(普通模式)
Impala开发规范 Impala开发规则 Impala开发建议 Impala开发示例 父主题: Impala开发指南(安全模式)
表运维 TTL变更 父主题: ClickHouse数据库运维
ClickHouse数据库应用开发 在ClickHouse的使用过程中,由于使用不规范的方式访问和查询,导致业务失败的情况时有发生。此外,偶尔也会发生因为网络闪断等导致连接和查询失败的情况。
ClickHouse依赖服务设计 为了保证ClickHouse服务的稳定,需要提早规划好对于底层依赖服务的设计,主要是ZooKeeper,尤其是在使用replicated*系列表引擎的场景下。 ZooKeeper默认部署在MRS集群的Master节点,根据节点CPU和内存规格,调整
ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中,需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析,定位性能问题,设定调优目标,调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构、
ClickHouse SQL调优 规则 合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎,数据是以分区目录的形式进行组织存储的,在进行的数据查询时,使用分区可以有效跳过无用的数据文件,减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序,并且根据index_granularity
TTL变更 场景1:TTL周期由小变大方案: 方案1:新建一张TTL时间为最新时间的表结构相同但名不同的表,把原表的数据导入新表,交换表名字; 方案2:业务代码中异步下发CK的修改TTL语句,下发之后业务代码不需要等待执行结果 1)类似在shell中,nohup sh xx.sh
创建Bucket索引表调优 Bucket索引常用设置参数: Spark: hoodie.index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets
ClickHouse数据分布设计 Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群,所有数据都会平均分布到多个shard分片中进行保存,数据平均分布后,保证了查询的高度并行性,以提升数据的查询性能。 从纵向来看,每个shard
ClickHouse数据入库工具 最佳实践方案 ClickHouse数据加工流程最佳实践:在数据湖中通过Hive&Spark(批量)/FlinkSQL(增量)加工成大宽表后,通过CDL/Loader工具实时同步到ClickHouse,下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。 数据加工
ClickHouse参数调优实践 表1 ClickHouse参数调优汇总 参数名 参数描述 默认值 建议值 是否需要重启生效 max_memory_usage_for_all_queries 单台服务器上所有查询的内存使用量,默认没有限制。建议根据机器的总内存,预留一部分空间,防止内存不够导致服务或者机器异常
物化视图的指标列与聚合表中对应字段名称一致,命名规范如下: {aggrateFunction}_{columnName}_state 聚合表创建样例: CREATE TABLE counter_daily_agg ON CLUSTER default_cluster ( day DateTime