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使用Thrift Server 通过CloudTable管理页面开启关闭Thrift Server服务。 开启Thrift Server步骤 登录表格存储服务管理控制台。 控制台左上角，选择区域。 单击左侧“集群管理”，进入集群管理界面。 单击集群管理界面右上角的“购买集群”， 进入创建集群界面
查看调测结果 运行结果中没有异常或失败信息即表明运行成功。 图1 运行成功 在Windows环境运行样例代码时会出现下面的异常，但是不影响业务： java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe
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
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
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
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.
全局二级索引API 使用全局索引的API都在类“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中，相关接口介绍如下： 操作 接口 描述 添加索引 addIndices() 将索引添加到没有数据的表中。调用此接口会将用户指定的索引添加到表中
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及响应速度要求
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、水平扩容、规格变更按钮置灰，不可操作。 节点重启是进程重启
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、水平扩容、规格变更按钮置灰，不可操作。 节点重启是进程重启
删除表 功能介绍 删除在创建表中创建的副本表和分布式表。 语句1：使用drop table将集群中的本地表删除。 语句2：使用drop table将集群中的分布式表删除。 样例代码 private void dropTable(String databaseName, String
插入数据 功能介绍 如下示例代码通过循环batchNum次，构造示例数据并通过PreparedStatement的executeBatch()方法批量插入数据。 其中数据类型为创建的表所指定的三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 样例代码 String insertSql
能直接通过ssh访问CloudTable的计算节点吗？ 不能。CloudTable的底层计算单元运行在一个VPC网络中，VPC即虚拟私有云，是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境，为您的数据提供了一层保护。您只能使用客户端工具或者应用程序连接到CloudTable的ZK
创建表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin对象的createTable方法来创建表，并指定表名、列族名。创建表有两种方式（强烈建议采用预分Region建表方式）： 快速建表，即创建表后整张表只有一个Region，随着数据量的增加会自动分裂成多个
应用背景 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
开发思路 功能分解 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
查看调测结果 运行结果中没有异常或失败信息即表明运行成功。 图1 运行成功 日志说明：日志级别默认为INFO，可以通过调整日志打印级别（DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATAL）来显示更详细的信息。可以通过修改log4j.properties文件来实现，如： hbase.root.logger
最佳实践 关于Partition和Bucket的数量和数据量的建议 一个表的Tablet总数量等于 (Partition num*Bucket num)。 一个表的Tablet数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个Tablet的数据量理论上没有上下界，但建议在
创建Connection 功能介绍 HBase通过ConnectionFactory.createConnection(configuration)方法创建Connection对象。传递的参数为上一步创建的Configuration。 Connection封装了底层与各实际服务器的连接以及与
CREATE MATERIALIZED VIEW 本章节介绍如何在ClickHouse中创建物化视图。 创建物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]Materialized_name [TO[db.]name] [ON
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