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服务。只需要几分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 背景信息
CloudTable HBase中如何查询某个表的创建时间？ 在CloudTable中查询表的创建时间有如下方法： 创建新表的时候会显示在返回结果中。 连接集群，使用HBase Shell访问集群，具体操作请参见《用户指南》手册中的“使用HBase Shell访问集群”章节。 输入create命令，新建表。
要从表中读取数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Scan对象，并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中，每行数据以Result对象形式存储，Result中存储了多个Cell。
围：方便查看不同时间的历史数据。也可调整监控数据的时间粒度：方便在不同维度层次查看数据。如果想实时查看监控数据，可以开启自动刷新。平台可按1小时、3小时、12小时、24小时、7天的间隔自动刷新监控图表。 如果想看那个指标，可以单击放大按钮查看，也可以导出图片查看。 查看监控信息 登录表格存储服务管理控制台。
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： SQL语法参考
如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 针对开启冷热分离特性的列族，可以从冷热存储中查询数据，也可以只从热存储中查询数据。 代码样例 不指定HOT_ONLY参数来查询数据。在这种情况下，将会查询冷存储中的数据。 public
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。
围：方便查看不同时间的历史数据。也可调整监控数据的时间粒度：方便在不同维度层次查看数据。如果想实时查看监控数据，可以开启自动刷新。平台可按1小时、3小时、12小时、24小时、7天的间隔自动刷新监控图表。 如果想看那个指标，可以单击放大按钮查看，也可以导出图片查看。 查看ClickHouse集群监控信息
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
并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中，每行数据以Result对象形式存储，Result中存储了多个Cell。 代码样例 不指定HOT_ONLY参数来查询数据。在这种情况下，将会查询冷存储中的数据。
ClickHouse集群管理简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。CloudTable ClickHouse集群管理还有以下功能： ClickHous
address 可在yarn-site.xml配置文件查看。 获取参数步骤： 登录MRS集群的Manager页面。 主页>Yarn>实例>ResoureManager>概览>配置文件>yarn-site.xml。 查看地址，返回实例界面查看。 yarn.resourcemanager.principal
户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 根据用户姓名进行查询。 查询年龄段在[20–29]之间的用户信息。 数据统计，统计用户信息表的人员数、年龄最大值、年龄最小值、平均年龄。 用户销户，删除用户信息表中该用户的数据。
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
储在不同介质上，有效降低存储成本。 冷热分离特性仅支持HBase 2.4.14及以上版本。 冷热分离场景下，热盘不支持缩容。 背景 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，如果降低
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
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，如果降低
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
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
HBase全局二级索引，使用独立的索引表存储索引数据。当给定的查询条件可以命中索引时，可以将对数据表的全表查询转换为对索引表的精确范围查询，提升查询速度。开启全局二级索引特性后，应用侧代码无需特殊修改，简单易用。 HBase全局二级索引支持以下重点特性： 复合索引 支持指定多个列作为索引列（支持跨列族）。
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