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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
配置参数 执行样例代码前,必须在hbase-site.xml配置文件中,配置正确的ZooKeeper集群的地址。配置项如下: <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>xxx-zk1.cloudtable.com,xxx-zk2
修改表 功能介绍 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin的modifyTable方法修改表信息。 代码样例 取消冷热时间线。 public void testModifyTable() { LOG.info("Entering testModifyTable
SHOW显示数据库和表信息 此章节主要介绍ClickHouse显示数据库和表信息的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 show databases; show tables; 示例: 查询数据库。 show databases; 查询表信息。 show tables; 父主题:
用户管理命令简介 此章节主要介绍用户管理SQL基本语法和使用说明。 创建用户。 CREATE USER name IF NOT EXISTS ON CLUSTER default_cluster IDENTIFIED WITH sha256_password BY 'password';
插入数据 功能介绍 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。 开启冷热分离特性表的写入逻辑和正常表写入逻辑一致。
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。
删除索引 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具删除某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可删除某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename
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。
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。
冷热分离命令简介 此章节主要介绍CloudTable HBase冷热分离命令的使用,HBase集群基本命令使用请参见HBase Shell命令简介。 设置表的冷热分界线 Shell 创建冷热分离表。 hbase(main):002:0> create 'hot_cold_table'
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
冷热分离概述 CloudTable Doris支持冷热分离功能,将数据分类存储在不同介质上,有效降低存储成本。 针对数据使用场景,可以将数据按照时间访问频率分为热数据和冷数据。冷热数据主要从数据访问频率、更新频率划分。 Hot(热数据):访问、更新频率较高,对访问的响应时间要求很高的数据。
新建用户 用户管理功能提供新增用户、删除用户、查看用户权限、分配用户角色、修改用户密码等功能。 admin、root和default用户是ClickHouse集群中默认的用户,不能删除。 只有“用户管理”中的用户可以修改密码,root和默认用户的密码不可修改。 不支持在集群的单节点上创建用户和角色。
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
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
--> 无法导入 验证方法: 插入一条数据并检查存入到哪个分区。分区字段VisibleVersionTime、VisibleVersion刚刚有更新的分区即为刚插入数据所在的分区。 insert into example_db.expamle_range_multi_partiton_key_tbl
这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。 如果仅选择一个或少数分桶列,则对应的点查询可以仅触发一个分桶扫描。此时,当多个点查询并发时,这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描,各个查询之间的IO影响较小(尤其当不同桶分布在不同磁盘上时),所以这种方式适合高并发的点查询场景。 AutoBucket:
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
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