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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
HBase存储的是原始数据吗？ CloudTable HBase服务存储的是原始数据，支持使用压缩存储，支持的压缩算法有SNAPPY和GZ。CloudTable HBase不会对原始数据做加解密处理，如果需要数据加解密，请在应用程序的业务代码侧实现。 父主题： 数据读写类
如：节点扩容、磁盘扩容等）时，可以执行变更操作。 规格变更只支持从小规格变更为大规格，如果要大规格更改为小规格，建议新建小规格集群，采用数据迁移进行切换。 规格变更过程中，整个集群不可用，变更结束前不能再次变更。 规格变更过程中系统不可用。 一次只支持变更一种类型的节点规格，且变更完成后只生效所选类型的节点规格。
如：节点扩容、磁盘扩容等）时，可以执行变更操作。 规格变更只支持从小规格变更为大规格，如果要大规格更改为小规格，建议新建小规格集群，采用数据迁移进行切换。 一次只支持变更一种类型的节点规格（计算节点、ZooKeeper节点），且变更完成后只生效所选类型的节点规格。 规格变更过程中
CloudTable数据进行删除，导致索引表和数据表不对应查询异常处理办法？ 问题现象 查询CloudTable表内的数据，出现count值和list数据条数不一致的情况，频繁出现数据丢失的问题，项目运行中，还有许多链接超时的情况。 分析原因 删除数据后，导致索引表和数据表不对应，导致异常。
降配，因此需要对Doris集群增加纵向扩容功能。 规格变更只支持从小规格变更为大规格，如果要大规格更改为小规格，建议新建小规格集群，采用数据迁移进行切换。 一次只支持变更一种类型的节点规格（BE、FE），且变更完成后只生效所选类型的节点规格。 规格变更过程中，整个集群不可用，变更结束前不能再次变更。
HBase支持冷热分离功能，将数据分类存储在不同介质上，有效降低存储成本。针对数据使用场景，可以将数据按照时间访问频率分为热数据和冷数据。冷热数据主要从数据访问频率、更新频率划分。 Hot（热数据）：访问、更新频率较高，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
创建数据表开启标签索引 功能介绍 建表功能同创建表，在此基础上，表属性配置标签索引schema。 样例代码 public void testCreateTable() { LOG.info("Entering testCreateTable."); HTableDescriptor
t error: [E-235], host: 10.x.x.x, host: 10.x.x.x 分析原因 用户导入数据速度过快，频繁小批量数据导入会产生过多数据版本，超过max_tablet_version_num设置的值，则报错E-235。 处理办法 通过报错信息查看报错表。例如：tablet
而新的Multi-Catalog功能在原有的元数据层级上，新增一层Catalog，构成Catalog->Database->Table的三层元数据层级。其中，Catalog可以直接对应到外部数据目录。目前支持的外部数据目录包括： Hive JDBC: 对接数据库访问的标准接口（JDBC）来访问各式数据库的数据。 该功
垃圾文件。 数据文件合并完成后，并没有物理删除旧的数据，产生垃圾文件。 垃圾文件影响 过多垃圾文件，会占用磁盘，影响可用磁盘大小，可能造成有效数据丢失。 垃圾文件本身有防误删的功能，Doris可从垃圾文件中恢复数据，过少垃圾文件会影响防误删功能。 如何查看回收站数据 登录CloudTable控制台。
对于列类型转换来说，如果strict mode为true，则错误的数据将被filter。这里的错误数据是指：原始数据并不为空值，在参与列类型转换后结果为空值的这一类数据。对于导入的某列由函数变换生成时，strict mode对其不产生影响。对于导入的某列类型包含范围限制的，如果原始数据能正常通过类型转换，但无法通过范围限制的，strict
SHOW显示数据库和表信息 此章节主要介绍ClickHouse显示数据库和表信息的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 show databases; show tables; 示例： 查询数据库。 show databases; 查询表信息。 show tables; 父主题：
Metastore的元数据服务，Doris可以自动获取Hive的库表信息，并进行数据查询。 除了Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive Catalog，我们不仅能访问Hive，也能访问使用Hive Metastore作为元数据存储的系统。 创建。
let数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。
需要转义。 步骤五：插入数据 执行以下命令，使用ClickHouse集群快速创建数据表，并对表数据进行查询。 创建数据库。 create database DB_demo; 使用数据库。 use DB_demo; 创建表。 create table DB_demo_t(user_id
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。
Broker Load是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。本文为您介绍Broker Load导入的基本原理、基本操作、系统配置以及最佳实践。 适用场景 源数据在Broker可以访问的存储系统中，如HDFS、OBS。 数据量在几十到百GB级别。 基本原理 用户
Service，简称OBS）存储集群数据的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 了解更多OBS的相关信息，请参见对象存储服务。 云数据迁移CDM CloudTable使用云数据迁移（Cloud Data Migration，简称CDM），可以将云上云下或第三方云上的多种数据源的数据迁移到CloudTable集群的HBase表中。
1000 --> 无法导入 验证方法： 插入一条数据并检查存入到哪个分区。分区字段VisibleVersionTime、VisibleVersion刚刚有更新的分区即为刚插入数据所在的分区。 insert into example_db.expamle_range_multi_partiton_key_tbl
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