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节点重启 当CloudTable集群节点状态异常时，可通过执行重启节点操作尝试将该节点状态恢复正常。 注意事项 重启节点过程中，节点不可用。 重启后节点请在业务低谷期进行重启，避免对高峰期业务造成影响。 节点重启时，磁盘扩容、节点扩容、规格变更按钮置灰，不可操作。 节点重启是进程重启
节点重启 当CloudTable集群节点状态异常时，可通过执行重启节点操作尝试将该节点状态恢复正常。 注意事项 重启节点过程中，节点不可用。 重启后节点请在业务低谷期进行重启，避免对高峰期业务造成影响。 节点重启时，磁盘扩容、节点扩容、规格变更按钮置灰，不可操作。 节点重启是进程重启
HBase集群节点扩容 为了提升系统的计算能力、存储能力，用户可以通过节点扩容来扩容集群。节点扩容将会产生相应的费用。用户可根据实际需要或业务情况，动态的增加节点的个数，集群将自适应的实现负载均衡，保证业务不中断，平滑扩容。 注意事项 扩容过程中，不会自动重启集群，保证业务不中断，
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度要求
如何调整数据均衡的灵敏度，调整后有哪些影响？ Doris的数据磁盘空间如果不加以控制，会因磁盘写满而导致进程不可写。因此我们监测磁盘的使用率和剩余空间，通过设置不同的警戒水位，来控制Doris系统中的各项操作，尽量避免发生磁盘被写满的情况。 如何调整数据均衡的灵敏度？ BE定期（每隔一分钟
插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。 通常，写入数据的时候，我们需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。 HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 public
准备开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK
配置并导入样例工程 背景信息 获取ClickHouse开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 操作场景 ClickHouse针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习ClickHouse工程。 操作步骤 在应用开发环境中，导入代码样例工程到IntelliJ
设置属性 功能介绍 可以通过Properties设置连接属性。 如下样例代码设置socket超时时间为60s， 设置不使用SSL。 代码样例 Properties clickHouseProperties = new Properties(); clickHouseProperties.setProperty
应用背景 CloudTable ClickHouse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。 Hot（热数据）：访问、更新频率较高，未来被调用的概率较高的数据，对访问的响应时间要求很高的数据。 Cold（冷数据）：不允许更新或更新频率比较低
ClickHouse包周期计费操作 如果您需长期使用当前集群，为节省开支，可以将按需购买的集群转为包年/包月计费模式（也称为包周期计费模式）。按需转包年/包月的具体操作，请参见本章节内容。 按需转包年包月 前提条件：集群计费模式是“按需计费”。 按需转包年/包月操作步骤 登录CloudTable
Thrift Server概述 HBase ThriftServer是一个运行在HBase集群上的服务程序，它通过Thrift接口提供对HBase数据库的访问，它可以将不同语言的代码生成为对应的客户端和服务端代码。 Thrift Serve特性仅支持HBase 2.4.14及以上版本
怎么查看catalog指定数据库下的列表？ catalog是外部数据目录。下面以JDBC Catalog通过标准JDBC协议，连接其他数据源为例。 语法 CREATE CATALOG [IF NOT EXISTS] catalog_name PROPERTIES ("key
ALTER TABLE修改表结构 本章节主要介绍ClickHouse修改表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 ALTER TABLE [database_name].name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT
最佳实践 关于Partition和Bucket的数量和数据量的建议 一个表的Tablet总数量等于 (Partition num*Bucket num)。 一个表的Tablet数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个Tablet的数据量理论上没有上下界，但建议在
CREATE MATERIALIZED VIEW 本章节介绍如何在ClickHouse中创建物化视图。 创建物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]Materialized_name [TO[db.]name] [ON
删除数据 功能简介 HBase通过Table实例的delete方法来Delete数据，可以是一行数据也可以是数据集。 具体删除方法根据用户使用场景选取。 代码样例 public void testDelete() { LOG.info("Entering testDelete.
分区（Partition） 分区用于将数据划分成不同区间，逻辑上可以理解为将原始表划分成了多个子表。可以方便的按分区对数据进行管理。 Partition列可以指定一列或多列，分区列必须为KEY列。多列分区的使用方式在后面多列分区小结介绍。 不论分区列是什么类型，在写分区值时，都需要加双引号
分桶 根据分桶列的Hash值将数据划分成不同的Bucket。 如果使用了Partition，则DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用Partition，则描述的是对整个表的数据的划分规则。 分桶列可以是多列，Aggregate和Unique
Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive 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
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