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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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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应用开发规范
父主题： IoTDB应用开发规范
ClickHouse数据库调优 ClickHouse调优思路 ClickHouse系统调优 ClickHouse SQL调优 ClickHouse参数调优实践 父主题： ClickHouse应用开发规范
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
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）
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）
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
“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
0 : 1); } 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
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 DataBase设计 业务隔离设计-各业务分库设计 在业务规划时，不同业务归属于不同数据库，便于后续对应用户关联的数据库下表、视图等数据库对象权限的分离管理和维护。
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。
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