let数据量过小,则数据的聚合效果不佳,且元数据管理压力大。如果数据量过大,则不利于副本的迁移、补齐,且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价(这些操作失败重试的粒度是Tablet)。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时,建议优先考虑数据量原则。
对系统的影响 重启期间集群将无法提供服务。因此,在重启前,请确定集群中没有正在运行的任务,并且所有数据都已经保存。 如果集群正在处理业务数据,如导入数据、查询数据,一旦重启集群,有可能会导致文件损坏或重启失败。因此,建议停止所有集群任务后,再重启集群。 如果重启失败,将有可能会导致集群
对系统的影响 重启期间集群将无法提供服务。因此,在重启前,请确定集群中没有正在运行的任务,并且所有数据都已经保存。 如果集群正在处理业务数据,如导入数据、查询数据,一旦重启集群,有可能会导致文件损坏或重启失败。因此,建议停止所有集群任务后,再重启集群。 如果重启失败,将有可能会导致集群
分桶 根据分桶列的Hash值将数据划分成不同的Bucket。 如果使用了Partition,则DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用Partition,则描述的是对整个表的数据的划分规则。 分桶列可以是多列,Aggregate和Uniq
分区(Partition) 分区用于将数据划分成不同区间,逻辑上可以理解为将原始表划分成了多个子表。可以方便的按分区对数据进行管理。 Partition列可以指定一列或多列,分区列必须为KEY列。多列分区的使用方式在后面多列分区小结介绍。 不论分区列是什么类型,在写分区值时,都需要加双引号。
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 假定这是
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。 ClickHouse集群管理功能
都创建一个本地表。 处理方法 删除其他节点上的表格以及存放的数据,可解决此问题。 创建数据库。 create database demo ON CLUSTER default_cluster; 使用数据库,在新建的数据库中创建表。 use demo; 创建表test。 CREATE
通过CloudTable集群管理面创建MRS Hive连接。 目前CloudTable Doris暂不支持使用Catalog对接数据存储在并行文件系统的OBS MRS Hive集群 。 创建MRS Hive连接步骤 登录表格存储服务管理控制台。 用户在CloudTable集群管理
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表数据在OBS或HDFS上,需要Doris对接Hive外表,且Hive集
通过CloudTable集群管理面创建MRS Hive连接。 目前CloudTable Doris暂不支持使用Catalog对接数据存储在并行文件系统的OBS MRS Hive集群 。 创建MRS Hive连接步骤 登录表格存储服务管理控制台。 用户在CloudTable集群管理
表格存储服务(CloudTable)是基于HBase、Doris、ClickHouse、StarRocks提供的全托管数据存储和分析服务。CloudTable提供GB~PB级数据存储和分析能力,用于在线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。
num*replication num)秒。如果创建较多的数据分片,并且其中有分片创建失败,则可能导致等待较长超时后,才会返回错误。 正常情况下,建表语句会在几秒或十几秒内返回。如果超过一分钟,建议直接取消掉这个操作,前往FE或BE的日志查看相关错误。 父主题: 数据分区和分桶
的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。 HBase适用场景有: 海量数据存储。 适用于TB~PB级以上的数据存储,提供动态伸缩能力,方便用户
创建库 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建数据库。 其中数据库名定义在clickhouse-example.properties文件的databaseName字段。 样例代码 private void createDatabase(String
Key Model)。 这四种数据模型能够支持多种数据分析场景,例如日志分析、数据汇总分析、实时分析等。创建表时,您需要指定数据模型(Data Model),当数据导入至数据模型时,StarRocks会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。四种数据模型介绍如下: 明细模型 明细模
类型。 数据写入 【规则】外部模块保证数据导入的幂等性。 ClickHouse不支持数据写入的事务保证。通过外部导入数据模块控制数据的幂等性,比如某个批次的数据导入异常,则drop对应分区数据或清理掉导入的数据后,重新导入该分区或批次数据。 【规则】大批量少频次的写入数据。 Cl
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
CloudTable作为大数据存储服务,提供高效的kv随机查询能力。在此基础上,CloudTable服务引入自研的分布式多维标签索引能力,存储格式与计算基于位图进行。用户可以根据自身业务需求来定义HBase表中的哪些字段需要构建标签索引,用户写入数据时将自动生成标签数据。同时,标签索引基
样例代码 此章节主要介绍CloudTable Doris冷热分离的使用命令,以及冷数据如何自动存储到obs桶中。 样例代码 自动存储冷数据。 创建冷数据自动归档到冷存储的数据迁移策略testPolicy。 CREATE STORAGE POLICY testPolicy PROPERTIES(
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