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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 IDEA开发环境。 在IDEA界面选择“File>New>Project from Existing
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
置后可以同时支持TLS1.0/1.1/1.2。详情请参见IBM官方网站的相关说明。 安装和配置Eclipse 用于开发CloudTable应用程序的工具。 网络 确保开发环境或客户端与表格存储服务主机在网络上互通。 父主题： 准备开发环境
CREATE VIEW 本章节介绍如何在ClickHouse中创建普通视图。 创建视图 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]view_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] AS SELECT ... 表1 参数说明 参数 说明
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|MODIFY
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
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Uniq
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
码，请您设置并保管好密码。为避免被恶意攻击，建议设置复杂度高的密码。 集群节点仅用于运行CloudTable集群，其他客户端应用程序、用户业务程序建议申请独立弹性云服务器部署。 当前CloudTable暂无安全认证机制，如果需使用认证鉴权机制的HBase服务，建议使用MapReduce服务。
参数名：max_broker_concurrency， 默认10。 参数名：max_bytes_per_broker_scanner，默认3G，单位bytes。 最佳实践 应用场景。 使用Broker load最适合的场景就是原始数据在文件系统（HDFS，BOS，AFS）中的场景。其次，由于Broker load
建立连接 功能介绍 创建连接时使用ClickHouseDataSource配置连接使用的url和属性。 然后使用clickhouse-example.properties配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 样例代码
创建库 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建数据库。 其中数据库名定义在clickhouse-example.properties文件的databaseName字段。 样例代码 private void createDatabase(String
创建表 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建分布式表和本地表。 createSql为本地表，createDisSql为基于本地表的分布式表。 样例代码 private void createTable(String databaseName
概述 多源数据目录（Multi-Catalog）是Doris 1.2.0版本中推出的功能，旨在能够更方便对接外部数据目录，以增强Doris的数据湖分析和联邦数据查询能力。 在之前的Doris版本中，用户数据只有两个层级：Database和Table。当我们需要连接一个外部数据目录
略信息查询到对应Bucket的根目录，并根据不同表下Part信息下载查询所需的数据到本地进行运算。 父主题： ClickHouse冷热分离应用
ClickHouse访问RDS MySQL服务 ClickHouse面向OLAP场景提供高效的数据分析能力，支持通过MySQL等数据库引擎将远程数据库服务器中的表映射到ClickHouse集群中，后续可以在ClickHouse中进行数据分析。以下操作通过ClickHouse集群和
略修改成功。 冷热分离策略也可在创建集群的时候创建，策略一旦创建无法删除。 图2 修改冷热分离策略 父主题： ClickHouse冷热分离应用
常见问题 Failed to create partition [xxx] . Timeout Doris建表是按照Partition粒度依次创建的。当一个Partition创建失败时，可能会报这个错误。即使不使用Partition，当建表出现问题时，也会报Failed to create
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
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