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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
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
score，以判断是否过高，如过高则可能出现查询或写入延迟。 ≥0 60s SYS.CloudTable doris_fe_qps 当前FE每秒查询数量(仅统计查询请求) QPS ≥0 60s SYS.CloudTable doris_fe_query_err 错误查询的累积值 - ≥0 60s SYS
基于索引查询数据 基于索引查询 在具有索引的用户表中，可以使用SingleColumnValueFilter来查询数据。当查询条件可以命中索引时，查询速度远快于原表查询。 索引的命中规则如下： 多个AND条件查询。 当用于查询的列至少包含索引第一个列时，使用索引会提高查询性能。 例如，为C1、C2和C3创建组合索引。
show='table' 相关参数介绍如下: tablename.to.show：表示需查看相关索引定义的数据表名称。 查询结果如图1所示，会打印索引列定义、覆盖列定义、TTL、预分区信息、索引状态等： 图1 索引查询结果 父主题： 使用全局二级索引工具
2017/7/2 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。
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
使用Doris 准备弹性云服务 使用MySQL客户端访问集群 Doris MySQL命令简介 父主题： Doris集群管理
据存储和分析能力，用于在线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。 CloudTable产品架构 CloudTable产品架构如下图所示： 图1 产品架构 Doris：MySQL生态，易上手，多表复杂分析性能优于传统MPP。
DROP ROLE 'role_name' ON CLUSTER default_cluster; 查询用户的权限和角色。 查询用户权限。 show grants for all; 查询角色权限。 show grants for role1; 父主题： ClickHouse角色管理
sec) 删除分区。 mysql> alter table example_db.expamle_range_tbl drop partition p201703; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 查看分区。 mysql> show partitions
用户管理命令简介 此章节主要介绍用户管理SQL基本语法和使用说明。 创建用户。 CREATE USER name IF NOT EXISTS ON CLUSTER default_cluster IDENTIFIED WITH sha256_password BY 'password';
URL = "jdbc:mysql:loadbalance://" + "[FE1_host]:[FE1_port],[FE2_host]:[FE2_port],[FE3_host]:[FE3_port]/[your_database]?" +
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
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
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count( * ) 查询很不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。 Aggregate K
每天整点使用Broker Load导入批量数据到test_tbl1表，请参考Broker Load。 创建数据库test_db。 CREATE DATABASE test_db; 使用数据库。 use test_db; 批量导入数据。 LOAD LABEL brokerload_test_csv_label00001
数据迁移同步 数据导入导出 ClickHouse访问RDS MySQL服务 父主题： ClickHouse应用开发指导
参数值为数据库名的数据库。 样例代码 private void createDatabase(String databaseName, String clusterName) throws Exception { String createDbSql = "create
排序索引的颗粒度，每8192条数据记录一个排序索引值。 如果被查询的数据存在于分区或排序字段中，能极大降低数据查找时间。 ReplacingMergeTree 为了解决MergeTree表引擎相同主键无法去重的问题，云数据库ClickHouse提供了ReplacingMergeTree表引擎，用于删除主键值相同的重复项。
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