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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：
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
HBase集群写入数据大小不能超过多少？ 问题现象 HBase集群大规模并行写入数据时，写入数据到一半卡住，无法写入数据。 原因分析 数据迁移单个请求写入数据太大，导致报错。 处理方法 建议单次写入不超过2M，单条不超过200k。 父主题： 数据读写类
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
开发思路 表1 开发思路 序号 步骤 代码实现 1 创建HBase表时开启标签索引 请参见创建数据表开启标签索引 2 HBase put写入数据 请参见写入数据 3 查询数据 请参见： 普通查询 抽样查询 分页查询 统计查询 父主题： 开发标签索引应用
DROP删除表 此章节主要介绍ClickHouse删除表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] [database_name.]name [ON CLUSTER cluster] [SYNC] 示例： 删除表t1。
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
应用背景 CloudTable Doris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。主要适用以下场景： 数据存储周期长：面对历史数据的不断增加，存储成本也随之增加。 冷热数据访问频率及性能要求不同：热数据访问频率高且需要快速
创建MRS Hive连接 使用catalog连接非安全认证hive on hdfs 使用catalog连接kerberos安全认证hive on hdfs 使用catalog连接非安全认证hive on obs 使用catalog连接kerberos安全认证hive on obs
使用全局二级索引工具 创建索引 索引信息查询 删除索引 修改索引状态 父主题： 使用全局二级索引
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管理控制台。
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。
样例代码说明 配置参数 创建Configuration 创建数据表开启标签索引 写入数据 普通查询 抽样查询 分页查询 统计查询 父主题： 开发标签索引应用
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
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
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
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
使用DLI Flink作业实时同步MRS Kafka数据至CloudTable ClickHouse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任务制造数据实时同步给ClickHouse，实现Kafka实时入库到ClickHouse的过程。
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，平滑扩容。
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，不是整个节点重启。
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