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Doris的Hive外表自带create catalog能力，通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务自动获取Hive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
在Linux中调测程序 安装客户端时编译并运行程序 未安装客户端时编译并运行程序 查看调测结果 父主题： 调测程序
管理集群 创建HBase集群 HBase集群管理列表简介 查看HBase集群基本信息 HBase参数配置 HBase集群扩容 重启集群 删除集群 HBase集群节点管理 父主题： HBase集群管理
如果插入数据时，设置了CELL的TTL，TTL属性不支持查看，但是可以通过验证设置的TTL是否生效来确认。 如果插入数据时未设置CELL的TTL，此时系统会自动插入当前时间为时间戳。 查询单条记录。 执行“get”命令查询单条记录，必须指定查询表的名称和主键。 hbase(main):001:0>
trash;命令后，容易导致数据不均衡，触发二次数据均衡，再次产生垃圾文件。 回收站时间过短，容易误删、异常原因导致被删除的tablet无法被恢复。建议根据实际业务，观察回收站占用的磁盘空间的平均值，并根据占用磁盘空间和所需的防误删时间窗口，设置合理时间值。 curl -X POST http://{be_ip}
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，也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此，Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
根据典型场景说明中的业务进行功能分解，需要开发的功能点如下： 表1 冷热分离功能 步骤 代码实现 步骤1：创建自动归档冷数据策略。 请参见自动存储冷数据。 步骤2：数据表关联数据迁移策略。 请参见数据表关联策略。 步骤3：插入数据。 请参见插入数据。 步骤4：查询插入的数据。 请参见查询插入的数据。
L设置的值，则文件不移动。如果当前时间减去写入时间大于TTL设置的值，则会在系统后台执行并调用OBS SDK数据写入OBS，随后将本地文件删除。 查询数据：用户在表上进行对应的查询时，Doris会根据对应Partition使用的Policy信息找到对应的OBS并行文件系统的相关路
API概览 CloudTable提供的符合RESTful API的设计规范的接口，如表1所示。 表1 接口 接口 功能 API URI 集群管理 创建CloudTable集群 POST /v2/{project_id}/clusters 查询CloudTable集群详情 GET
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握Doris的开发过程，并且对冷热分离的应用场景有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统，test_tbl用于实时用户访问网站的记录，记录数据如下表： 表1 原始数据 timestamp type error_code error_msg
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握ClickHouse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 假定用户开发一个网站系统，test_tbl用于实时用户访问网站的记录，记录数据如下表： 表1 原始数据 timestamp type error_code
虚拟机的网络访问上。当弹性云服务器加入该安全组后，即受到这些访问规则的保护。不属于该安全组的弹性云服务器，是无法同安全组内的弹性云服务器通信的。 由于CloudTable集群的底层计算单元就是弹性云服务器，从安全和业务的角度来看，需要将这些弹性云服务器加入同一个VPC下的相同安全
能停止CloudTable服务吗？ CloudTable中的HBase外部接口支持哪些编程语言？ 故障RegionServer个数怎么判断? CloudTable HBase支持的特殊符号？ CloudTable数据进行删除，导致索引表和数据表不对应查询异常处理办法？ python通过thrif
1~2147483647 租户最大等待执行的查询任务数。超过并发数的SQL会进入队列等待，当队列满了之后，新提交的查询会被拒绝。 队列等待时长（毫秒） 1~2147483647 租户等待执行的查询任务最大的等待时长。如果查询等待时间超过该值，那么查询会被拒绝，时间单位为毫秒。 开启内存软隔离
Migration，以下简称CDM），可以将云上云下或第三方云上的多种数据源的数据迁移到CloudTable集群的HBase表中。支持的数据源请参见《云数据迁移产品介绍》中的支持的数据源章节。 使用CDM迁移数据到CloudTable的流程如下： 创建CloudTable集群 使用CDM迁移数据到CloudTable
行进一步的聚合。 数据查询阶段。在数据查询时，对于查询涉及到的数据，会进行对应的聚合。 数据在不同时间，可能聚合的程度不一致。例如一批数据刚导入时，可能还未与之前已存在的数据进行聚合。但是对于用户而言，用户只能查询到聚合后的数据。即不同的聚合程度对于用户查询而言是透明的。用户需始
根据典型场景说明中的业务进行功能分解，需要开发的功能点如下： 表1 冷热分离功能 步骤 代码实现 步骤1：创建ClickHouse冷热分离表。 请参见创建ClickHouse冷热分离数据表。 步骤2：插入数据。 请参见插入验证数据。 步骤3：查询插入的数据。 请参见查询插入数据。 父主题：
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，也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此，Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
开发思路 功能分解 根据上述的业务场景进行功能分解，需要开发的功能点如表1所示。 表1 在HBase中开发冷热分离的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明中的信息创建表。 请参见创建表。 2 写入数据。 请参见插入数据。 4 根据城市、区域、时间查询温度和湿度。 请参见使用Get读取数据。
ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述。 设置属性：设置连接ClickHouse服务实例的参数属性。 建立连接：建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建库：创建ClickHouse数据库。
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