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PrefixColumnName：拥有某一前缀的列。 (3) 定义列的抽取标签的规则，可选值如下： QualifierExtractor：表示按照列名来抽取标签。 例如，qualifier是Male，value是1，那么抽取的标签是Male。 QualifierValueExtractor：表示按照列名和value来抽取标签。
多源数据目录 概述 Hive 父主题： 数据湖分析
使用Scan读取数据 功能简介 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Res
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
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，并提供低延时的查询服务，用于在线应用或者报表展现等。扩展简单，实现高可用、低时延的海量数据存储和查询。 父主题：
数据分区和分桶 Doris支持两层的数据划分。第一层是Partition（分区），支持Range（按范围）和List（按枚举值）的划分方式。第二层是Bucket（分桶），仅支持Hash的划分方式。分区和分桶都是对数据进行横向分隔。 也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持Bu
多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在全球有大量的应用和实践。 应用场景 用户行为分析。 在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集，导入到云数据仓库ClickHouse中，构建用户特征分析大宽表。利用云ClickHouse的优异查询性能，分析系统进行多维
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 Key相同时，新旧记录进行聚合，目前支持的聚合函数有
令中自定义的名称。通过这个label，用户可以查看对应导入任务的执行情况。 label的另一个作用，是防止用户重复导入相同的数据。强烈推荐用户同一批次数据使用相同的 label。这样同一批次数据的重复请求只会被接受一次，保证了At-Most-Once。当label对应的导入作业状
max_bytes_per_broker_scanner配置限制了单个BE处理的数据量的最大值。max_broker_concurrency配置限制了一个作业的最大的导入并发数。最小处理的数据量（默认64M），最大并发数，源文件的大小和当前集群BE的个数 共同决定了本次导入的并发数。 本次导入并发数=Math.min
SHOW显示数据库和表信息 此章节主要介绍ClickHouse显示数据库和表信息的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：
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
95分位的查询延时30s以内，每天的SQL查询量为数万条。 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：
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链接地址（即HBase的连接地址）对CloudTable进行访问。
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。
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。
HBase存储的是原始数据吗？ CloudTable HBase服务存储的是原始数据，支持使用压缩存储，支持的压缩算法有SNAPPY和GZ。CloudTable HBase不会对原始数据做加解密处理，如果需要数据加解密，请在应用程序的业务代码侧实现。 父主题： 数据读写类
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
开发HBase应用 典型场景说明 开发思路 样例代码说明 父主题： HBase应用开发指导
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。
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