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删除表 功能介绍 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin的deleteTable方法来删除表。 代码样例 public void dropTable() { LOG.info("Entering dropTable."); Admin
创建表 功能介绍 通过on cluster语句在集群中创建clickhouse-example.properties中tableName参数值为表名的ReplicatedMerge表和Distributed表。 样例代码 private void createTable(String
HBase安全通道加密 您可以通过创建集群开启加密通道，实现数据加密传输。此章节介绍如何开通HBase安全通道。 打开安全通道操作步骤 登录表格存储服务管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击右上角的购买集群按钮，进入“购买集群”页面。 完成其他配置后，查看安全通道加密按钮是否开启，默认开启。
Doris应用场景 应用场景 报表分析 实时看板（Dashboards）。 面向企业内部分析师和管理者的报表。 面向用户或者客户的高并发报表分析（Customer Facing Analytics）。比如面向网站主的站点分析、面向广告主的广告报表，并发通常要求成千上万的QPS ，
port：端口号（在集群详情页面查看）。 user：创建集群时创建的用户名。 database：数据库名。 password：创建集群时，创建的密码。 select * from：后面跟数据表。 ./parquet_no_ssl.parquet：代表parquet格式文件导出路径，路径自定义。 config-file
'hot_to_cold'; 参数说明： storage_policy：指定存储策略，值指定为hot_to_cold。存储策略一旦指定，后期无法更改。 更新TTL。 修改元数据： ALTER TABLE hot_cold_table MODIFY TTL toDate(_cw_raw_time/ 1000)
cloudtable.com</value> </property> 其中：value中的值为ZooKeeper集群的域名。登录表格存储服务管理控制台，在左侧导航树单击集群管理，然后在集群列表中找到所需要的集群，并获取相应的“ZK链接地址（内网）”。 父主题： 准备开发环境
数据表 在Doris中，数据以表的形式进行逻辑上的描述。表是具有相同模式的同质数据的集合。 一张表包括行（Row）和列（Column）。Row即用户的一行数据。Column用于描述一行数据中不同的字段，可以根据实际情况采用不同的数据类型（如整型、字符串、布尔型等）。 从OLAP场
通过on cluster语句在集群中创建clickhouse-example.properties中以databaseName参数值为数据库名的数据库。 样例代码 private void createDatabase(String databaseName, String clusterName)
COLD_BOUNDARY=>""} 为已经存在的表设置冷热分离，或者修改冷热分离分界线，单位为秒。 hbase(main):005:0> alter 'hot_cold_table', {NAME=>'f', COLD_BOUNDARY=>'86400'} 查询冷热分离是否设置或者修改成功。 hbase:002:0>
zookeeper节点 计算规格：4U16G。 存储规格：超高io，容量100GB/节点 节点数量：默认3个，不可修改。 计费构成分析 基于此样例，可以详细计算出变更规格前后的消费情况。 表1 变更计费模式 计费模式 计算规则 付费周期 费用计算 按需计费（变更规格前） CU费用：CU单价 x
图3 复制资源名称 登录管理控制台，选择“大数据 > 表格存储服务”，进入云服务列表页面。 选择资源所在区域，在集群管理中，根据集群名称找到对应CloudTable集群，单击操作列的“更多>退订”，对云服务器执行删除操作，确保列表中已无该资源。 图4 退订/释放 按需计费资源删除后
b”目录。将样例工程中“conf”的配置文件上传到Linux中“conf”目录。 在“/opt/test”根目录新建脚本“run.sh”，修改内容如下并保存： #!/bin/sh BASEDIR=`pwd` SECURE="" if [ $# -eq 1 ]; then SECURE="-Dzookeeper
于传统数据仓库。 背景信息 假定这是一张学生成绩表信息，使用客户端实现业务操作： 创建用户信息表demo_t。 在用户信息中新增访问性别、科目。 根据用户user_id查询用户的基本信息。 业务结束后，删除用户信息表。 表1 成绩表 user_id name sex subject
Distribution的设置以及使用场景 如果OLAP表没有更新类型的字段，将表的数据分桶模式设置为RANDOM，则可以避免严重的数据倾斜（数据在导入表对应的分区的时候，单次导入作业每个batch的数据将随机选择一个tablet进行写入）。 当表的分桶模式被设置为RANDOM时，因为没有分
Doris组件使用规范 本章节介绍Doris组件使用规范。 建表规范 【强制】创建表指定分桶buckets时，每个桶的数据大小为应保持在100M-3G之间，单分区中最大分桶数据不超过5000。 【强制】表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 【强制】分桶的列不要设置太多，一般
protection</name> <value>privacy</value> </property> 参考创建Configuration对修改后的配置文件进行加载。 参考如下代码，加载用于认证的用户信息。样例代码中的IAM_USER_DOMAIN，IAM_USER_NAME，IA
查看数据库。 show databases; 查看表。 show tables; 删除数据库和表。 删除表。 drop table demo_t; 删除数据表前，需确认此数据表是否应用中，以免引起不必要的麻烦。 删除数据表后可在24小时内恢复，超过24小时无法恢复。恢复命令如下： set a
Doris数据表和数据模型 数据表 数据模型 最佳实践 父主题： 建表
数据分布 数据分片 Doris表按两层结构进行数据划分，分别是分区和分桶。 每个分桶文件就是一个数据分片（Tablet），Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集，并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一
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