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使用HBase 使用HBase Shell访问集群 HBase Shell命令简介 父主题： HBase集群管理
CloudTable中的HBase外部接口支持哪些编程语言？ HBase 2.4.14版本的外部接口目前只支持JAVA编程语言。 有关HBase API的更多信息，请参见HBase官方文档中的Apache HBase External APIs。 父主题： 通用类
pyhone通过thrift访问cloudtable，多个任务并行缓慢 问题现象 访问CloudTable HBase数据表，多个任务并行缓慢。 分析原因 集群节点存在GC内存泄漏，需要对节点进行灰度重启。 另外分析问题是否存在负载过高的问题，联系相关工作人员处理。 解决办法 重
使用Import工具导入数据 使用Import工具，可以导入HBase的SequenceFile数据文件到CloudTable的HBase中。Import工具是客户端工具安装包中自带的一个工具。 SequenceFile文件是指使用Export工具从HBase导出的数据文件。 准
批量数据导入 Broker Load Stream Load 父主题： 数据导入
创建Connection 功能介绍 HBase通过ConnectionFactory.createConnection(configuration)方法创建Connection对象。传递的参数为上一步创建的Configuration。 Connection封装了底层与各实际服务器
HBase Java API HBase采用的接口与Apache HBase保持一致。 详细内容请参见 https://hbase.apache.org/1.2/apidocs/index.html 父主题： 对外接口
HBase Thrift Server Thrift Server概述 使用Thrift Server 父主题： HBase集群管理
准备运行环境 准备Windows运行环境 父主题： 准备开发环境
HBase冷热分离 冷热分离概述 使用冷热分离 冷热分离命令简介 父主题： HBase集群管理
Doris角色管理 角色管理 角色管理命令简介 父主题： Doris集群管理
配置了ZK地址后无法连接上HBase？ CloudTable没有提供公网的访问地址， 无法使用公网访问HBase。您需要准备一台和HBase集群在相同VPC上的弹性云服务器才能正确访问到HBase。 请确认您的弹性云服务器上“/etc/resolv.conf”文件中配置了正确的n
为什么冻结后重新购买折扣套餐无法解冻？ 冻结时，购买折扣套餐是无法解冻的。您需要通过续费保证账户余额不为0才能解冻，详细操作请参见CloudTable集群如何续费？。如果您原先购买了折扣套餐，冻结后，也只能先通过续费进行解冻，然后再重新购买折扣套餐。 父主题： 计费类
HBase集群扩容 HBase集群节点扩容 HBase集群磁盘扩容 HBase集群规格变更 父主题： 管理集群
删除表 功能简介 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
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握标签索引的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签，以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如，需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少？以及是哪些用户？ 用户信息表字段如下：
下载样例工程 前提条件 确认表格存储服务已经安装，并正常运行。 下载样例工程 下载样例代码工程。 下载完成后，将样例代码工程安装包解压到本地，得到一个Eclipse的JAVA工程。如图1所示。 图1 样例代码工程目录结构 Maven配置 样例工程中已经包含了hbase的客户端jar包，也可以替换成开源的HBase
配置并导入工程 背景信息 将CloudTable样例代码工程导入到Eclipse，就可以开始CloudTable应用开发样例的学习。 前提条件 运行环境已经正确配置，请参见准备Windows运行环境。 操作步骤 把样例工程上传到Windows开发环境中。样例工程的获取方法请参见下载样例工程。
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
应用背景 CloudTable 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
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