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ClickHouse与其他组件的关系 ClickHouse安装部署依赖ZooKeeper服务。 ClickHouse通过Flink流计算应用加工生成通用的报表数据（明细宽表），准实时写入到ClickHouse，通过Hive/Spark作业加工生成通用的报表数据（明细宽表），批量导入到ClickHouse。
文件输出 概述 “文件输出”算子，用于配置已生成的字段通过分隔符连接并输出到文件。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：文件 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 换行符 用户根据数据实际情况，填写字
拼接转换 概述 “拼接转换”算子，将已有字段的值通过连接符拼接，生成新的字段。 输入与输出 输入：需要拼接的字段 输出：拼接后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置拼接后的字段名。 string 是 无 分隔符 配置拼接符，可为空。
分隔转换 概述 “分隔转换”算子，将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入：需要分隔的字段 输出：分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是
Hive支持的传统关系型数据库语法说明 概述 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当Group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
文件输出 概述 “文件输出”算子，用于配置已生成的字段通过分隔符连接并输出到文件。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：文件 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 换行符 用户根据数据实际情况，填写字
提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 HBase BulkLoad批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。
Hive支持的传统关系型数据库语法说明 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
分隔转换 概述 “分隔转换”算子，将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入：需要分隔的字段 输出：分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是
拼接转换 概述 “拼接转换”算子，将已有字段的值通过连接符拼接，生成新的字段。 输入与输出 输入：需要拼接的字段 输出：拼接后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置拼接后的字段名。 string 是 无 分隔符 配置拼接符，可为空。
开启物化视图能力，提高查询的响应效率 配置HetuEngine物化视图改写能力 配置物化视图推荐能力 自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置物化视图缓存能力 可将多次执行并改写后的SQ
查看HDFS容量状态 HDFS DataNode以Block的形式，保存用户的文件和目录，同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNo
规划HDFS容量 HDFS DataNode以Block的形式，保存用户的文件和目录，同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode
提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
快速使用Flume采集节点日志 操作场景 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端（MRS 3.x之前版本）
快速使用Flume采集节点日志 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端 普通集群不需要执行2-6。
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
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