云服务器内容精选
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HBase产品简介 HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式 云存储 系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 HBase适用场景有： 海量数据存储。 适用于TB～PB级以上的数据存储，提供动态伸缩能力，方便用户在性能或容量需要改变时，改变集群资源，轻松构建企业海量数据存储系统。 实时查询。 HBase的列式KeyValue存储机制，适用于企业用户明细数据即时查询，基于主键的低时延点查，响应时延一般为秒级或毫秒级，方便用户对数据的实时分析。 HBase的架构和详细原理介绍，请参见：https://hbase.apache.org/book.html 当前CloudTable HBase暂无安全认证机制，如果需使用认证鉴权机制的HBase服务，建议使用 MapReduce服务 。
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集群管理功能 CloudTable服务是华为云提供的一项分布式、可扩展的KeyValue数据存储服务。CloudTable提供Web官网服务界面，CloudTable HBase集群管理的具体功能如下： 创建集群：在CloudTable服务界面完成集群的创建。支持按照用户创建集群时选择的计算单元个数、实际使用存储容量计费。用户可以自主地选择服务提供的高级特性，独立安装、独立收费。扣费时余额不足先提醒用户续费，在保留期冻结集群资源，续费后再解冻。通过计算存储分离架构和计算资源动态调整，尽可能为用户降低成本。 管理集群：对创建的集群进行管理。 指标监控：集群运行中，收集各项监控数据，上报 云监控 （Cloud Eye），向用户以图形化的方式呈现集群运行状况。当指标出现异常时，通过 消息通知 用户和管理员，及时人工介入。 删除集群：当用户不再需要集群时，可选择删除集群。此操作为高危操作，删除集群可能导致数据丢失，因此在执行删除操作之前，请确认不存在正在运行的业务，所有数据都已经保存。 重启集群：当修改完集群HBase参数后，或者因长时间不重启导致系统运行缓慢等情况下，用户需要重启集群。重启操作将有可能会导致正在运行中的业务数据丢失，如果需要执行重启操作，请确定不存在正在运行的业务，所有数据都已经保存。 查询告警：集群运行异常或系统故障时，CloudTable服务会收集故障信息并上报网管系统，维护人员可根据用户提供的告警信息定位问题原因。 日志查询：记录用户对集群操作信息，便于集群运行异常时定位分析问题原因。
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StarRocks架构 StarRocks整体架构如下图所示，FE和BE节点可以水平无限扩展。 图1 StarRocks架构 表1 StarRocks节点及角色说明 名称 说明 Client Application StarRocks兼容MySQL协议，支持标准SQL语法，用户可通过各类MySQL客户端和常用BI工具对接。 FE StarRocks的前端节点，主要负责管理元数据、管理客户端连接、进行查询规划、查询调度等工作。 BE StarRocks的后端节点，主要负责数据存储和SQL计算等工作。 Leader Leader从Follower中自动选出，FE Leader提供元数据读写服务，Follower和Observer只有读取权限，无写入权限。 Follower Follower只有元数据读取权限，无写入权限，Follower参与Leader选举。 Observer Observer主要用于扩展集群的查询并发能力，可选部署。Observer不参与选主，不会增加集群的选主压力。
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StarRocks基本概念 在StarRocks中，数据都以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。 StarRocks中的表由行和列构成，每行数据对应用户一条记录，每列数据具有相同的数据类型。所有数据行的列数相同，可以动态增删列。在StarRocks中，一张表的列可以分为维度列（也称为Key列）和指标列（也称为Value列），维度列用于分组和排序，指标列的值可以通过聚合函数sum、count、min、max、hll_union_agg和bitmap_union等累加起来。 列式存储 在StarRocks中，表数据按列存储。物理上，一列数据会经过分块编码、压缩等操作，然后持久化存储到非易失设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的，不需要存储。表中所有的行按照维度列，做多重排序，排序后的位置就是该行的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix Index) 和列级索引，能够快速找到目标行所在数据块的起始行号。 加速处理 StarRocks通过预先聚合、分区分桶、物化视图、列级索引等机制实现数据的加速处理。 数据模型 StarRocks支持四种数据模型，分别是明细模型（Duplicate Key Model）、聚合模型（Aggregate Key Model）、更新模型（Unique Key Model）和主键模型（Primary Key Model）。 这四种数据模型能够支持多种数据分析场景，例如 日志分析 、数据汇总分析、实时分析等。创建表时，您需要指定数据模型（Data Model），当数据导入至数据模型时，StarRocks会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。四种数据模型介绍如下： 明细模型 明细模型是StarRocks默认的建表模型。如果在建表时未指定任何模型，默认创建明细类型的表。 聚合模型 建表时，支持定义排序键和指标列，并为指标列指定聚合函数。当多条数据具有相同的排序键时，指标列会进行聚合。在分析统计和汇总数据时，聚合模型能够减少查询时所需要处理的数据，提升查询效率。 更新模型 建表时，支持定义主键和指标列，查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于明细模型，更新模型简化了数据导入流程，能够更好地支撑实时和频繁更新的场景。 主键模型 主键模型支持分别定义主键和排序键。数据导入至主键模型的表中时，先按照排序键排序后再存储。查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集，并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁剪数据扫描量，最大限度地利用集群的并发性能，从而提升查询性能。
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StarRocks简介 StarRocks是一款全托管分析型 数据仓库 ，可以灵活创建和管理集群以及数据。使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各种实时和离线的数据源高效导入数据，同时支持直接分析 数据湖 上各种格式的数据。 StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对接进行数据分析，同时StarRocks具备水平扩展、高可用、高可靠、易运维等特性，广泛应用于实时数仓、高并发查询、统一分析等场景。更多相关介绍请参见StarRocks。 该组件当前为白名单阶段，如果使用请联系技术支持申请白名单开通。
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Doris产品介绍 Doris是基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此，Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 Doris最早是诞生于广告报表业务的Palo项目。目前Doris社区已经聚集了来自不同行业近百家企业的300余位贡献者，并且每月活跃贡献者人数也接近100位。2022年6月，Doris成功从Apache孵化器毕业，正式成为Apache顶级项目（Top-Level Project，TLP），Doris如今在中国乃至全球范围内都拥有着广泛的用户群体，截止目前，Doris已经在全球超过500家企业的生产环境中得到应用，在中国市值或估值排行前50的互联网公司中，有超过80%长期使用Doris。同时在一些传统行业如金融、能源、制造等领域也有着丰富的应用。
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产品优势 性能优异：自带高效的列式存储引擎，减少数据扫描量的同时还实现了超高的数据压缩比例。同时Doris还提供了丰富的索引结构来加速数据读取与过滤，利用分区分桶裁剪功能，Doris可以支持在线服务业务的超高并发，单节点最高可支持上千QPS。更进一步，Doris结合了向量化执行引擎来充分发挥现代化CPU并行计算能力，辅以智能物化视图技术实现预聚合加速，并可以通过查询优化器同时进行基于规划和基于代价的查询优化。 简单易用：支持标准ANSI SQL语法，包括单表聚合、排序、过滤和多表Join、子查询等，还支持窗口函数、Grouping Set等复杂SQL语法。除此之外，Doris还实现了MySQL协议兼容，用户可以通过各类客户端工具来访问Doris，并支持与BI工具的无缝对接。 架构精简：系统只有两个Frontend（FE）和Backend（BE）两个模块，其中FE节点负责用户请求的接入、查询计划的解析、元数据存储及集群管理等工作，BE节点负责数据存储和查询计划的执行，自身就是一个完备的 分布式数据库 管理系统，用户无需安装任何第三方管控组件即可运行起Doris集群。同时，任一模块都可以支持横向拓展，集群最高可以拓展到数百个节点，支持存储超过10PB的超大规模数据。 稳定可靠：支持数据多副本存储，集群具备自愈功能，自身的分布式管理框架可以自动管理数据副本的分布、修复和均衡，副本损坏时系统可以自动感知并进行修复。 生态丰富：提供丰富的数据同步方式，支持快速加载来自本地、Hadoop、Flink、Spark、Kafka、SeaTunnel等系统中的数据，也可以直接访问MySQL、PostgreSQL、Oracle、S3、Hive、Iceberg、Elasticsearch等系统中的数据而无需数据复制。同时存储在Doris中的数据也可以被Spark、Flink读取，并且可以输出给上游数据应用进行展示分析。
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集群管理功能 集群创建：在CloudTable集群管理界面完成集群的创建。支持用户创建Doris集群时选择Frontends\Backends的计算规格、存储规格。 集群查看：在CloudTable集群管理界面可以查看集群详情。 集群管理：对创建的集群进行管理。 集群监控指标查看：对接 CES 服务，可以查看Doris集群相关的监控指标，用户以图形化的方式呈现集群运行状况。当指标出现异常时，通过消息通知用户和管理员，及时人工介入。 重启集群：因长时间不重启导致系统运行缓慢等情况下，用户需要重启集群。重启操作将有可能会导致正在运行中的业务数据丢失，如果需要执行重启操作，请确定不存在正在运行的业务，所有数据都已经保存。 删除集群：当用户不再需要集群时，可选择删除集群。此操作为高危操作，删除集群可能导致数据丢失，因此在执行删除操作之前，请确认不存在正在运行的业务，所有数据都已经保存。 扩容集群：用户根据实际需要或业务情况，动态的增加计算单元的个数，保证读写性能。集群自适应的实现负载均衡，保证业务不中断，平滑扩容。
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集群管理功能 CloudTable服务是华为云提供的一项分布式、可扩展的KeyValue数据存储服务。CloudTable提供Web官网服务界面，CloudTable HBase集群管理的具体功能如下： 创建集群：在CloudTable服务界面完成集群的创建。支持按照用户创建集群时选择的计算单元个数、实际使用存储容量计费。用户可以自主地选择服务提供的高级特性，独立安装、独立收费。扣费时余额不足先提醒用户续费，在保留期冻结集群资源，续费后再解冻。通过计算存储分离架构和计算资源动态调整，尽可能的为用户降低成本。 扩容集群：支持集群扩容计算单元。 扩容计算单元：用户根据实际需要或业务情况，动态的增加计算单元的个数，保证读写性能。集群自适应的实现负载均衡，保证业务不中断，平滑扩容。扩容计算单元将会产生额外的费用。 管理集群：对创建的集群进行管理。 指标监控：集群运行中，收集各项监控数据，上报云监控（Cloud Eye），向用户以图形化的方式呈现集群运行状况。当指标出现异常时，通过消息通知用户和管理员，及时人工介入。 删除集群：当用户不再需要集群时，可选择删除集群。此操作为高危操作，删除集群可能导致数据丢失，因此在执行删除操作之前，请确认不存在正在运行的业务，所有数据都已经保存。 重启集群：当修改完集群HBase参数后，或者因长时间不重启导致系统运行缓慢等情况下，用户需要重启集群。重启操作将有可能会导致正在运行中的业务数据丢失，如果需要执行重启操作，请确定不存在正在运行的业务，所有数据都已经保存。 查询告警：集群运行异常或系统故障时，CloudTable服务会收集故障信息并上报网管系统，维护人员可根据用户提供的告警信息定位问题原因。 日志查询：记录用户对集群操作信息，便于集群运行异常时定位分析问题原因。
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产品优势 低成本 时间戳采用delta编码进行压缩，数据值采用XOR进行压缩。 存储与计算解耦，为IoT场景海量数据、动态热点的数据特征量身打造，方便按照并发度和存储量按需独立扩容。 企业级 分布式架构，横向水平扩展。 高压缩率算法，节约成本的同时，提升查询速度。 兼容性 兼容OpenTSDB社区2.3.0版本。 兼容OpenTSDB原生接口，业务迁移应用“0”改动。 时序数据计算 插值，缺失的数据点，支持线性插值数据补全。 降精度，支持预降精度和实时降精度计算，满足高效查询需求。 空间聚合，支持按照不同的Tag进行空间聚合和分组计算。 丰富的聚合函数，提供AVG、SUM、MAX、MIN等聚合函数。
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OpenTSDB适用场景 OpenTSDB支持海量时间序列数据的存储、索引和查询，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的监控和分析。 对于运维工程师而言，OpenTSDB可以获取基础设施和服务的实时状态信息，展示集群的各种软硬件错误，性能变化以及性能瓶颈。 对于管理者而言，OpenTSDB可以存储和分析系统监控数据，衡量系统的SLA，理解复杂系统间的相互作用，展示资源消耗情况。集群的整体作业情况，可以用以辅助预算和集群资源协调。 对于开发者而言，OpenTSDB可以通过存储和分析系统监控数据，发现集群的主要性能瓶颈。 何时开启OpenTSDB 当需要存储和查询时间序列数据时，可开启OpenTSDB。
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