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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,写入数据到一半卡主,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
垃圾文件。 数据文件合并完成后,并没有物理删除旧的数据,产生垃圾文件。 垃圾文件影响 过多垃圾文件,会占用磁盘,影响可用磁盘大小,可能造成有效数据丢失。 垃圾文件本身有防误删的功能,Doris可从垃圾文件中恢复数据,过少垃圾文件会影响防误删功能。 如何查看回收站数据 登录CloudTable控制台。
集群监控功能整体分为计算节点指标监控和ZooKeeper指标监控两个模块。在每个模块中用户都可调整监控数据的时间范围: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。
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。 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查
提供毫秒级随机读写能力,适用于海量(半)结构化、时空、时序数据存储,可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务,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,也可以支持高
图2 切换到创建的Catalog 查看映射过来的数据库。 show databases; 图3 查看数据库 使用数据库。 use 数据库名; 图4 使用数据库 查看数据库表。 show tables; 图5 查看数据库表 父主题: 数据读写类
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
如何调整数据均衡的灵敏度,调整后有哪些影响? Doris的数据磁盘空间如果不加以控制,会因磁盘写满而导致进程不可写。因此我们监测磁盘的使用率和剩余空间,通过设置不同的警戒水位,来控制Doris系统中的各项操作,尽量避免发生磁盘被写满的情况。 如何调整数据均衡的灵敏度? BE定期(
统一数仓构建 :一个平台满足统一的数据仓库建设需求,简化繁琐的大数据软件栈。Doris构建的统一数仓,替换了原来由Spark、Hive、Kudu、HBase、Phoenix组成的旧架构,架构大大简化。 数据湖联邦查询:通过外表的方式联邦分析位于Hive中的数据,在避免数据拷贝的前提下,查询性能大幅提升。
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 Catalog,我们不仅能访问Hive,也能访问使用Hive Metastore作为元数据存储的系统。 创建。
最佳实践 因为数据模型在建表时就已经确定,且无法修改。所以,选择一个合适的数据模型非常重要。 数据模型选择 Doris数据模型上目前分为三类:AGGREGATE KEY,UNIQUE KEY,DUPLICATE KEY。三种模型中数据都是按KEY进行排序。 Aggregate模型。
而新的Multi-Catalog功能在原有的元数据层级上,新增一层Catalog,构成Catalog->Database->Table的三层元数据层级。其中,Catalog可以直接对应到外部数据目录。目前支持的外部数据目录包括: Hive JDBC: 对接数据库访问的标准接口(JDBC)来访问各式数据库的数据。 该功
对于列类型转换来说,如果strict mode为true,则错误的数据将被filter。这里的错误数据是指:原始数据并不为空值,在参与列类型转换后结果为空值的这一类数据。对于导入的某列由函数变换生成时,strict mode对其不产生影响。对于导入的某列类型包含范围限制的,如果原始数据能正常通过类型转换,但无法通过范围限制的,strict
Broker Load是一个异步的导入方式,支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。本文为您介绍Broker Load导入的基本原理、基本操作、系统配置以及最佳实践。 适用场景 源数据在Broker可以访问的存储系统中,如HDFS、OBS。 数据量在几十到百GB级别。 基本原理 用户
导入(Load)功能就是将用户的原始数据导入到Doris中。导入成功后,用户即可通过Mysql客户端查询数据。Doris支持多种导入方式。 支持数据源 Doris提供多种数据导入方案,可以针对不同的数据源选择不同的数据导入方式。 Broker Load Stream Load 支持的数据格式 不同的导入方式支持的数据格式不同。
ClickHouse集群创建表格后提示另外一个节点不存在此数据库? 问题现象 创建表格时提示另外一个节点不存在此数据库。 图1 结果示意图 原因分析 在创建集群的时候,只在一节点上创建了数据库在其他的节点上未创建数据库。 处理方法 在其他的节点上创建数据库。 方法一: 创建数据库。 create database
已提前准备好对接的RDS数据库实例及数据库用户名、密码。详细操作可以参考创建和连接RDS数据库实例。 已成功创建ClickHouse集群且集群和实例状态正常。 约束限制 RDS数据库实例和ClickHouse集群在相同的VPC和子网内。 在进行数据同步操作时需要评估对源数据库和目标数据库性能的影
版本机制,支持保存数据的多个历史版本。 通用海量KeyValue数据存储与查询 应用类型 消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据均可以存储和查询。 应用场景 支持离线、在线海量KeyValue数据高速写入,并提供低延
冷热分离概述 海量大数据场景下,随着业务和数据量的不断增长,数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求,对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理,不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 背景 在数据分析的实际场景中,冷热数据面临着不同的查询频次
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):不允许更新或更新频率比较低,访问