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max_bytes_per_broker_scanner配置限制了单个BE处理的数据量的最大值。max_broker_concurrency配置限制了一个作业的最大的导入并发数。最小处理的数据量（默认64M），最大并发数，源文件的大小和当前集群BE的个数 共同决定了本次导入的并发数。 本次导入并发数=Math.min
如何查看HBase shell的TTL属性？ 如果插入数据时，设置了CELL的TTL，TTL属性不支持查看，但是可以通过验证设置的TTL是否生效来确认。 如果插入数据时未设置CELL的TTL，此时系统会自动插入当前时间为时间戳。 父主题： 通用类
HBase数据批量导入 使用CDM迁移数据到CloudTable 使用Import工具导入数据 使用CopyTable工具导入数据 数据表复制样例代码 父主题： HBase用户指南
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。
数据湖分析 多源数据目录 父主题： Doris应用开发指导
23:00:00 28 54 数据规划 合理地设计表结构、行键、列名能充分利用HBase的优势。本样例工程以城市+区域+时间作为RowKey，列都存储在info列族中。 当天整点写入数据，同时一天前数据查询频率较低，节省存储空间设置冷热分离，将一天前数据自动归档到冷存储。 父主题：
查询集群配置 功能介绍 查询集群配置。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/setting 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法，请参见获取项目ID。 cluster_id
消息日志类数据存储和查询 应用场景： 消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据均可以存储和查询。 优势： 海量存储 支持离线、在线海量KeyValue数据存储，存储容量可扩展。 高性能读写 亿级写入吞吐量、ms级查询，用于在线应用和报表展现。
HBase集群管理简介 CloudTable集群模式提供了基于Apache HBase的分布式、可伸缩、全托管的NoSQL数据存储系统，它提供了毫秒级的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据存储和查询应用。 HBase集群管理下，用户申请专属集群，按需使用，专属集群是完全物理隔
forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); // 认证用的密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以密码保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量
filename] [FORMAT format] 示例： 查看ClickHouse集群信息。 select * from system.clusters; 显示当前节点设置的宏。 select * from system.macros; 查看数据库容量。 select sum(rows) as
ClickHouse集群管理简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。CloudTable ClickHouse集群管理还有以下功能： ClickHous
by）。 支持数据复制（带Replicated前缀的表引擎）。 支持数据抽样。 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。 RelacingMergeTree
令中自定义的名称。通过这个label，用户可以查看对应导入任务的执行情况。 label的另一个作用，是防止用户重复导入相同的数据。强烈推荐用户同一批次数据使用相同的 label。这样同一批次数据的重复请求只会被接受一次，保证了At-Most-Once。当label对应的导入作业状
CloudTable作为大数据存储服务，提供高效的kv随机查询能力。在此基础上，CloudTable服务引入自研的分布式多维标签索引能力，存储格式与计算基于位图进行。用户可以根据自身业务需求来定义HBase表中的哪些字段需要构建标签索引，用户写入数据时将自动生成标签数据。同时，标签索引基
创建库 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建数据库。 其中数据库名定义在clickhouse-example.properties文件的databaseName字段。 样例代码 private void createDatabase(String
ckHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户需要开发一个应用程序，用于存储或根据一定条件查询人员的姓名、年龄和入职日期。主要操作步骤： 建立数据库的连接。 建立一张人员信息表。 插入数据（样例代码中数据为随机生成）。 根据条件查询数据。 父主题： 开发程序
数据分区和分桶 Doris支持两层的数据划分。第一层是Partition（分区），支持Range（按范围）和List（按枚举值）的划分方式。第二层是Bucket（分桶），仅支持Hash的划分方式。分区和分桶都是对数据进行横向分隔。 也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持Bu
冷热分离概述 海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 背景 在数据分析的实际场景中，冷热数据面临着不同的查询频次及响应速
Flink作业实时同步MRS Kafka数据至CloudTable HBase集群 此章节为您介绍数据实时同步的最佳实践，通过数据湖探索服务DLI Flink作业将MRS kafka数据实时同步给HBase，实现Kafka实时入库到HBase的过程。 了解DLI请参见数据湖探索产品介绍。 了解Kafka请参见MRS产品介绍。
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