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在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集，导入到云数据仓库ClickHouse中，构建用户特征分析大宽表。利用云ClickHouse的优异查询性能，分析系统进行多维度、多模式分析时，可以在亚秒级内响应，快速分析出用户行为特征和规律，为精准营销和会员转化等业务提供有效支持。 企业经营分析。
Doris集群节点扩容 节点扩容增加集群中FE/BE节点的数量，FE/BE节点的扩容过程，不影响当前系统运行。 节点扩容需要注意以下几点： 扩容后的FE节点个数必须是奇数，3个或5个。 扩容后的BE节点个数为4~100之间。 操作步骤 登录CloudTable管理控制台。 单击集群管理，显示当前集群列表。
e库表信息，并进行表数据查询，从而避免了传统外部数据目录多需要手动映射以及数据迁移的复杂工程。 背景 许多客户的Hive表数据在OBS或HDFS上，需要Doris对接Hive外表，且Hive集群分为安全集群与非安全集群，所以可以使用以下4种方式进行数据查询： 使用catalog连接非安全认证hive
HBase表格存储的每日新增数据使用量怎么查看? HBase集群无法查看单个表的增量值，需要通过后台帮您查询，或者可以通过控制台查看每日新增数据，查看详情页已经使用的存储容量，通过记录存储容量值计算增量。 父主题： 数据读写类
quorum”：该参数值为在集群管理列表中查找的对应集群的“ZK链接地址（内网）”。 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）”。如下图所示： 图2 查看ZK链接地址 “mapreduce.cluster
部分导入功能也会由系统自动生成。 Label是用于保证对应的导入任务，仅能成功导入一次。一个被成功导入的Label，再次使用时，会被拒绝并报错Label already used。通过这个机制，可以在Doris侧做到At-Most-Once语义。如果结合上游系统的At-Least
解。 场景说明 假定用户需要开发一个应用程序，用于存储或根据一定条件查询人员的姓名、年龄和入职日期。主要操作步骤： 建立数据库的连接。 建立一张人员信息表。 插入数据（样例代码中数据为随机生成）。 根据条件查询数据。 父主题： 开发程序
ACTIVE：索引正常，可以正常读写。 UNUSABLE：索引被禁用，索引数据会正常写入，查询时无法使用这个索引。 INACTIVE：索引异常，索引数据与数据表不一致，跳过生成这个索引的索引数据，查询数据时无法使用这个索引。 BUILDING：索引数据正常批量生成，索引数据生成工具执行
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count( * ) 查询很不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。 Aggregate K
集群被冻结，导致无法使用，如何解冻？ 原因分析：当您的账户余额不足导致系统扣费失败时，您的服务资源将会进入保留期，保留期内服务资源将被冻结而无法使用，但资源和数据会为您保留。 处理方法：当集群状态为“已冻结”时，您需要给账户充值以确保账户余额不为0才能解冻，详细操作请参见如何续费？。解冻后，集群状态将恢复为“可用”。
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。 分区数量理论上没有上限。 当不使用Partition建表时，系统会自动生成一个和表名同名的，全值范围的Partition。该Partition对用户不可见，并且不可删改。 创建分区时不可添加范围重叠的分区。
报表，并发通常要求成千上万的QPS ，查询延时要求亚秒级响应。电商公司在广告报表中使用Doris ，每天写入100亿行数据，查询并发QPS上万，99分位的查询延时150ms。 即席查询（Ad-hoc Query）：面向分析师的自助分析，查询模式不固定，要求较高的吞吐。Doris构建了增长分析平台（Growing
Doris集群管理简介 CloudTable集群模式提供了基于Doris的分布式、可伸缩、全托管的实时数据仓库，它提供了亚秒级返回海量数据查询结果的能力，可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 Doris集群管理下，用户申请专属集群，按需使用，专属集群是完全物理隔离且不受其他业务影响，方便用户管理。
oudTable集群，用户在购买时会一次性付费，服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源，您可以执行退订操作，系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。 如果您已开
ClickHouse：万列大宽表多维聚合分析，亚秒级响应，全自助分析。 HBase：高并发，毫秒级查询响应。 产品优势 丰富场景：兼容HBase、Doris、ClickHouse、StarRocks等引擎。 高可靠：架构高可用，内核深度优化，提升系统稳定性。 高性价比：支持冷热分离，不同压缩算法，存储成本低。 简
通过典型场景，我们可以快速学习和掌握HBase冷热分离的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于实时记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表： 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen Longgang 2017/7/1 00:00:00
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。本章节提供从零开始使用Doris操作指导：通过MySQL命令实现创建表，往表中插入数据
filename] [FORMAT format] 示例： 查看ClickHouse集群信息。 select * from system.clusters; 显示当前节点设置的宏。 select * from system.macros; 查看数据库容量。 select sum(rows) as
'998756','2024-03-25 12:08:00'); -- cold data 查询插入的数据。 查询数据。 select * from test_table FORMAT CSV; 查询数据表分区存储的分区字段名、分区和存储路径。 SELECT name,partition
如果集群欠费，可能会导致该功能被限制不可用，请及时充值确保集群可正常使用。 对系统的影响 重启期间集群将无法提供服务。因此，在重启前，请确定集群中没有正在运行的任务，并且所有数据都已经保存。 如果集群正在处理业务数据，如导入数据、查询数据，一旦重启集群，有可能会导致文件损坏或重启失败。因此，建议停止所有集群任务后，再重启集群。
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