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父主题： Kafka应用开发规范
父主题： Impala应用开发规范
Bucket调优示例 创建Bucket索引表调优 Hudi表初始化 实时任务接入 离线Compaction配置 父主题： Hudi应用开发规范
父主题： Impala应用开发规范
实时任务接入 实时作业一般由Flink Sql或Sparkstreaming来完成，流式实时任务通常配置同步生成compaction计划，异步执行计划。 Flink SQL作业中sink端Hudi表相关配置如下： create table denza_hudi_sink ( $HUDI_SINK_SQL_REPLACEABLE
图2 修改AM最大资源百分比 父主题： Spark应用开发规范
父主题： HDFS应用开发规范
父主题： Spark应用开发规范
父主题： HBase应用开发规范
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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（
父主题： IoTDB应用开发规范
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
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
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
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
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