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配置HetuEngine物化视图 HetuEngine物化视图概述 HetuEngine物化视图SQL示例 配置HetuEngine物化视图改写能力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置HetuEngine物化视图缓存能力 配置HetuEngine物化视图的有效期与数据刷新能力
> Scala”。 图17 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置。 图18 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
Hive中实现CBO的总体过程如下： Hive使用开源组件Apache Calcite实现CBO。首先SQL语句转化成Hive的AST，然后转成Calcite可以识别的RelNodes。Calcite将RelNode中的Join顺序调整后，再由Hive将RelNode转成AST，继续Hive的逻辑优化和物理优化过程。流程图如图1所示：
<tsd_ip>：所需访问Opentsdb服务的TSD实例IP或主机名。 <start=3y-ago\&m=sum:testdata>：在请求中可能无法识别“&”符号，需对其进行转义。 <python -m json.tool>（可选）: 把响应的请求转换为json格式。 [ {
> Scala”。 图17 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置。 图18 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
> Scala”。 图17 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置。 图18 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
HetuEngine物化视图概述 HetuEngine物化视图功能适用于MRS 3.2.0及以后版本。 HetuEngine物化视图背景介绍 HetuEngine具备物化视图能力。在实际运用中，将高频访问的SQL查询和有高耗时的算子（连接， 聚合等算子）的SQL通过建立物化视图进
运行SparkSubmit作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSubmit作业。 Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。
ClickHouse物化视图设计 ClickHouse物化视图概述 ClickHouse普通物化视图设计 ClickHouse Projection设计 父主题： ClickHouse数据库设计
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数据库设计
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A
HetuEngine物化视图SQL示例 物化视图SQL示例请参考表1。 表1 物化视图的操作 操作 功能 物化视图SQL样例 备注 创建物化视图 （创建物化视图时，只创建了物化视图的定义，数据填充需要使用refresh materialized view name刷新物化视图数据）
ClickHouse物化视图概述 由于TTL规则不会从原始表中同步到物化视图表，因此源表中带有TTL规则时，物化视图表同样需要配置TTL规则，并且建议与源表保持一致。 表1 普通物化视图与projection对比 物化视图类型 原表数据与物化视图一致性 灵活性 物化视图开发及维护复杂度
读取Hudi mor表视图 mor表同步给Hive后，会在Hive表中同步出：“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A
读取Hudi mor表视图 mor表同步给Hive后，会在Hive表中同步出：“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中
待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productNumber productName storeCity storeProvince
创建FlinkServer集群连接 通过集群连接配置访问不同的集群。 创建FlinkServer集群连接步骤 访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理 > 集群连接管理”，进入集群连接管理页面。 单击“创建集群连接”，在弹出的
compress"="ZSTD_JNI", 'orc.global.compress.level'='3'); 用户可以对特定的数据格式列指定压缩，对业务数据进一步压缩。当前识别的特定格式数据包括：JSON数据列、BASE64数据列、时间戳数据列和UUID数据列。建表时设置表属性参数“orc.column.compress”即可。
HBase Phoenix API接口介绍 版本关系 若使用Phoenix，需下载与当前使用MRS集群相对应的Phoenix版本，具体请参见http://phoenix.apache.org。其对应关系如表1所示： 表1 MRS与Phoenix版本对应关系一览表 MRS版本 Phoenix版本
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