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都可调整监控数据的时间范围：方便查看不同时间的历史数据。也可调整监控数据的时间粒度：方便在不同维度层次查看数据。如果想实时查看监控数据，可以开启自动刷新。平台可按1小时、3小时、12小时、24小时、7天的间隔自动刷新监控图表。 如果想看那个指标，可以单击放大按钮查看，也可以导出图片查看。
HBase支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。 在海量大数据场景下，表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访问频率很低，同时这部分历史数据体量非常大，比如订单数据或者监控数据，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。
、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。 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。
参数 说明 type 对接外部数据类型。 hive.metastore.uris hive元数据uri，可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.metastore.sasl.enabled 可在hive-site.xml配置文件查看。 dfs.nameservices
n建表方式）： 快速建表，即创建表后整张表只有一个Region，随着数据量的增加会自动分裂成多个Region。 预分Region建表，即创建表时预先分配多个Region，此种方法建表可以提高写入大量数据初期的数据写入速度。 表名以及列族名不能包含特殊字符，可以由字母、数字以及下划线组成。
SELECT * FROM DB.table1; 查询物化视图。 SELECT * FROM demo_view; 查询数据为空，说明未指定POPULATE关键字时，查询不到物化视图创建前写入源表的数据。 DB.table1表中插如数据。 insert into demo_view values(4
CloudTable ClickHouse支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。 Hot（热数据）：访问、更新频率较高，未来被调用的概率较高的数据，对访问的响应时间要求很高的数据。 Cold（冷数据）：不允许更新或更新频率比较低，访问
包年/包月：根据集群购买时长，一次性支付集群费用。 新建包周期集群订单异常导致全额退费，实际集群创建成功，集群状态正常，这时集群计费模式会自动转成按需。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费。 按照订单的购买周期结算。 后付费 按照CloudTable实际使用时长计费。
控数据，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。 原理介绍 CloudTable HBase支持对同一张表的数据进行冷热分离存储。用户在表上配置数据冷热时间分界点后，HBase会依赖用户写入数据的时间戳（毫秒）和时间分界点来判断数据的冷热。数据开始存储在热存储上，随
Doris支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。主要适用以下场景： 数据存储周期长：面对历史数据的不断增加，存储成本也随之增加。 冷热数据访问频率及性能要求不同：热数据访问频率高且需要快速响应，而冷数据访问频率低且响应速度要求不高。
根据用户姓名进行查询。 以查询A用户信息为例，其他用户类似。 scan 'user_info',{FILTER=>"SingleColumnValueFilter('i','name',=,'binary:A')"} 删除用户信息表中该用户的数据。 所有用户的数据都需要删除，以删
uota cluster 创建数据迁移任务 copierCreateTask cluster 枚举数据库信息 copierListDatabaseInfo cluster 枚举集群节点信息 copierListNodeInfo cluster 数据迁移任务详情 copierTaskDetaile
按需转包年/包月 如果您需要长期使用当前按需购买的云数据库，可以将该云数据库转为包年/包月计费模式，以节省开支。按需计费变更为包年/包月会生成新的订单，用户支付订单后，包年/包月资源将立即生效。 假设用户于2023/04/18 15:29:16成功购买了一个按需计费的CloudT
建立连接：建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建库：创建ClickHouse数据库。 创建表：创建ClickHouse数据库下的表。 插入数据：插入数据到ClickHouse表中。 查询数据：查询ClickHouse表数据。 删除表：删除已创建的ClickHouse表。 父主题： 开发程序
pend等）写入数据表时不会生成对应索引。 索引列数据定义为String类型时，要避免写入\x00和\x01两个特殊字符（特殊不可见字符）。 避免指定时间戳的方式写入索引列。 索引查询约束 索引查询时索引的状态必须为ACTIVE。 索引查询不支持指定时间戳范围查询。如果需要通过索
力，适用于海量(半)结构化、时空、时序数据存储，可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务，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。
参数 说明 type 对接外部数据类型。 hive.metastore.uris hive元数据uri，可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.metastore.sasl.enabled 可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.server2.thrift
SQL语法参考 数据类型 CREATE DATABASE CREATE TABLE DESC查询表结构 CREATE VIEW CREATE MATERIALIZED VIEW INSERT INTO SELETC ALTER TABLE修改表结构 DROP删除表 SHOW显示数据库和表信息
都创建一个本地表。 处理方法 删除其他节点上的表格以及存放的数据，可解决此问题。 创建数据库。 create database demo ON CLUSTER default_cluster; 使用数据库，在新建的数据库中创建表。 use demo; 创建表test。 CREATE
进入组件中的配置文件查看参数。 HDFS组件查看。 cd ./HDFS/hadoop/etc/ 进入hadoop目录。 cd hadoop/hdfs-site.xml 打开hdfs-site.xml配置文件，查找相关参数。 vim hdfs-site.xml Hive组件查看。 /opt
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