数据也是生产力，保持热爱，奔赴山海！

•以SQL方式创建一个hudi表的外表，与spark-shell or deltastreamer方式创建的hudi外表相同。Hudi当前不支持使用char、varchar、tinyint、smallint类型，建议使用string或int类型。CREATE TABLE命令通过指定带有表属性的字段列表来创建Hudi Table。表2 CREATE TABLE Options描述。•创建非分区表-- 创建一个cow内部表。表1 CREATE TABLE参数描述。– 创建一个mor外部表。

可以在数据库命令行直接执行 输出到控制台，也可以将查询计划封装成SQL文件 在神通数据库节点执行即可。exec PUBLIC.p_count('模式名);修改需要查询的SCHEMA。

传统数据库在数据大小比较小，索引大小适合内存，数据缓存命中率足够高的情形下能正常提供服务。但残酷的是，这种理想情形最终会随着业务的增长走到尽头，查询会变得越来越慢。你可能通过增加更多的内存，订购更快的磁盘等等来解决问题（纵向扩展），但这只是拖延解决本质问题。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果，那么ClickHouse也许可以解决你的问题。4.读取数据时，会从数据库中提取出大量的行，但只用到一小部分列。1.不支持真正的删除/更新支持 不支持事务（期待后续版本支持）7.对于简单查询，允许大约50毫秒的延迟。

神软大数据平台是数据全生命周期一站式数据治理开发平台，提供数据采集、数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、解决方案等功能， 支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，充分发挥数据价值作用，聚焦企业数字化转型，提升组织的信息化水平和高效应用决策。1、可以兼容并适配各种服务器（X86\ARM）、操作系统包括Centos、麒麟V10SP3、欧拉（openEuler）等等。2、兼容各种大数据平台（CDH、华为MRS），提高数据的治理分析能力，可自定义根据不同业务场景来进行使用。

4、点击提交，表和数据已导入，完成！(大批量的文件数据不建议用Hue，用load或者spark导入)1、进入Hue访问界面，点击要导入表的schema，点击+号，上传要导入的文件。3、点击下一步，可自定义表名，以及选择字段数据类型，定义文件的类型格式。2、本次测试文件数据用逗号分隔，也可根据文件分隔符选择具体格式。

当下的祖国各方面都在不断成长，有些领域在国际中也占据着重要地位，各个企业如今都在大力的支持国产化的软件，当然国产化的软件就像一个刚成长的孩子，需要给予鼓励和支持，而不是打压。如今企业中不乏有些个别声音在说，国产化软件和国外软件存在差距，这确实是存在的，我们也要正视差距，缩小差距，勇于赶超。通过实际应用不断优化软件功能，提高用户体验，增强软件的市场竞争力。（4）政策支持：随着国家对信息技术自主可控的重视，国产化软件得到了政策的大力支持，这为国产大数据软件的发展提供了良好的政策环境和发展机遇。

神软大数据治理平台-高级动态SQL（接口开发）

Kettle数据采集优化

具体Kettle操作步骤不做过多介绍，主要技术方案说明，Kettle8.2版本放在底部链接提取，本次采用Kettle实现源端：神通数据通用库、目标端：神通MPP增量数据同步，并在服务器端运行Job。

MC 数仓对外表的计算效率虽然低于内表，但是湖到仓的数据抽取只需要执行一次，后续仓内计算效率是Hive 的5倍以上，仓内建模加工效率也是Spark的2倍左右。认证信息、HDFS 读写服务，可以读取 HMS 的 Hive 表元数据，将。1） 用户的数据湖不能满足数仓的多租户、安全隔离、Serverless、2）创建OSS和VPC中的Hadoop实例的外部服务对象，将数据。将OSS目录数据识别为表的结构，MC可以读取DLF探查的OSS元。不冗余存储DLF或HMS的元数据，不冗余存储OSS或HDFS的数。

【Hive的架构组成】

FDI旨在解决多种数据源的快速灵活集成能力，您可以在任意时间、任意地点、任意系统之间实现实时数据订阅和定时增量数据迁移。（1）数据集成任务的生命周期管理（2）FDI支持修改数据集成任务的信息、查看数据集成任务的运行报告、查看数据集成任务的运行日志、查看数据集成任务状态，完成数据集成任务的生命周期管理功能。（1）灵活的数据读写支持 MySQL、文本文件、消息、API等多种数据的分片读取和写入。

（2） 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor.memory”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_MEMORY”配置项设置为合适大小。（2） 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor.cores”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_CORES”配置项设置为合适大小。（1） Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。

Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

政府、军队、军工、金融（银行、保险、证券）、电信、航天、邮政、能源（电力、煤炭、石油、天然气）、互联网、交通运输、制造业、教育、医疗医药、农林水利、环保、烟草、物流、税务、审计、原材料、城建、文化、旅游、服务业、材料、化工、矿产等面向海量数据联机分析业务提供数据仓库支持。采用行列混合压缩存储引擎，通过压缩机制降低系统存储采购成本，提供多级的压缩机制，加载后数据不膨胀，压缩状态下查询性能不下降，为系统节省存储空间。具有行式存储引擎、列式存储引擎、行列混合存储引擎，可根据不同业务场景选择适应的存储方式。

Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink 不仅可以运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。(2)在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。事实证明，Flink 已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到 TB 级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。

关于华为的大数据平台，MRS是集成一些开源的大数据组件，有自己的运维和安全管理系统Manager，中间也做了一些默认的集成，比如Hudi和Hive的同步数据等等。

1、登录FlineBI系统，系统管理-常规-外接数据库，修改成想用得外置数据库。2、输入数据用户名、密码、IP、启用新数据库。3、FineBI默认上传JDBC驱动Jar包是不能直接上传的，可以在外置数据库将fine_conf_entity中的SystemConfig.driverUpload修改成true，没有这个字段可手动添加，然后重启即可。4、数据连接-数据连接管理 ，上传需要连接数据库的JDBC驱动。5、数据连接管理-新建数据连接，选择其他-其他JDBC，驱动选择自定义，直接填写URL选择

通过MERGE INTO命令，根据一张表或子查询的连接条件对另外一张表进行查询，连接条件匹配上的进行UPDATE或DELETE，无法匹配的执行INSERT。1、trict模式，Insert 语句将保留 COW 表的主键唯一性约束，不允许重复记录。如果在插入过程中已经存在记录，则会为 COW 表抛出异常，对于MOR表，该模式与upsert模式行为一致。Hudi对于设置了主键的表支持三种Insert模式，默认为upsert。3.当前仅支持对COW表进行更新时，目标表的字段出现在更新表达式的右值。

当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。在写入数据时，该系列引擎表会按照分区键将数据分成不同的文件夹，文件夹内每列数据为不同的独立文件，以及创建数据的序列化索引排序记录文件。该结构使得数据读取时能够减少数据检索时的数据量，极大的提高查询效率。后台执行合并操作时才会进行数据的预先聚合，而合并操作的执行时机无法预测，所以可能存在部分数据已经被预先聚合、部分数据尚未被聚合的情况。

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