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使用CDM迁移数据到CloudTable 通过云数据迁移（Cloud Data Migration，以下简称CDM），可以将云上云下或第三方云上的多种数据源的数据迁移到CloudTable集群的HBase表中。支持的数据源请参见《云数据迁移产品介绍》中的支持的数据源章节。 使用C
束会自动转换到ACTIVE状态，此状态下可以正常读写。 DROPPING：索引正在被删除，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。 基于工具的索引状态修改，支持图1所示的状态转换。 图1 索引状态转换图 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 使用方法
单击集群管理界面右上角的“购买集群”。 进入创建集群界面，在集群购买页面选择Doris数据库引擎并勾选是否开启冷热分离按钮，创建后的集群就开启了冷热分离特性。 创建集群可以参考创建Doris集群。 如果在创建集群的时候未开启冷热分离特性，可在集群详情页面或者集群列表的操作列开启冷热分离。 注意使用Doris集
HBase集群管理列表简介 登录表格存储服务，在左侧导航树，单击集群管理，在集群管理列表中会显示CloudTable所有的集群，集群数量较多时，可采用翻页显示，您可以查看任何状态下的集群。 集群管理列表默认按时间顺序排列，时间最近的集群显示在最前端。集群管理列表参数说明如表1和表2所示。 表1 集群管理列表参数
要您账户上有足够余额，就可以一直使用服务。当账户余额不足时，就会导致欠费，因此在欠费前请及时充值。 续费相关的功能 包年/包月云服务器续费相关的功能如表1所示。 表1 续费相关的功能 功能 说明 手动续费 包年/包月云服务器从购买到被自动删除之前，您可以随时在CloudTable
未安装客户端时编译并运行程序 操作场景 HBase应用程序支持在未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。 操作步骤
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，标签索引基于Lucene的语法，提
及时提交工单联系技术工程师解决。 在CloudTable服务控制台，单击“监控信息”进入云监控控制台，查看对应集群各项指标的监控信息，用户可以对关注的监控指标设定告警规则，如果存在告警，请及时提交工单联系技术工程师解决。如果集群CPU或内存使用率长时间超出阈值，那么用户需要扩容计算单元，均衡负载。
出现该问题的可能原因为： 网络访问不通。 由于CloudTable的链接地址是内网地址，不是公网地址，不能在公网环境直接连接CloudTable。您可以在客户端主机上ping一下CloudTable的ZK链接地址，如果无法ping通，说明网络不通。 处理方法 您需要申请一台弹性云服务器作为
安装客户端时编译并运行程序 操作场景 HBase应用程序支持在安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装HBase客户端。 Linux环境已安装JDK，版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。
间戳（毫秒）和时间分界点来判断数据的冷热。数据开始存储在热存储上，随着时间的推移慢慢往冷存储上迁移。同时用户可以任意变更数据的冷热分界点，数据可以从热存储到冷存储，也可以从冷存储到热存储。 父主题： HBase冷热分离
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，也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此，Doris能够较好的满足报表分析、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。
对于历史数据，如果数据量比较小我们可以创建历史分区（比如年分区，月分区），将所有历史数据放到对应分区里。 创建历史分区方式：FROM ("2000-01-01") TO ("2022-01-01") INTERVAL 1 YEAR。 【建议】1000w-2亿以内数据为了方便可以不设置分区，直接用
用于指定导入文件中的换行符，默认为\n。 可以使用做多个字符的组合作为换行符。 max_filter_ratio 导入任务的最大容忍率，默认为0容忍，取值范围是0~1。当导入的错误率超过该值，则导入失败。 如果用户希望忽略错误的行，可以通过设置这个参数大于 0，来保证导入可以成功。 计算公式为： (dpp
索引信息查询 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可索引的定义及状态： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer
用户一条记录，每列数据具有相同的数据类型。所有数据行的列数相同，可以动态增删列。在StarRocks中，一张表的列可以分为维度列（也称为Key列）和指标列（也称为Value列），维度列用于分组和排序，指标列的值可以通过聚合函数sum、count、min、max、hll_union
应用背景 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
表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置。 支持哪些查询方式。 能否并发式访问数据。 能否使用索引。 是否可以执行多线程请求。 数据复制使用的参数。 其中MergeTree和Distributed是ClickHouse表引擎中最重要，也是最常使用的两个引擎，本文将重点进行介绍。
消息日志类数据存储和查询 应用场景： 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。 优势： 海量存储 支持离线、在线海量KeyValue数据存储，存储容量可扩展。 高性能读写 亿级写入吞吐量、ms级查询，用于在线应用和报表展现。
使用CopyTable工具导入数据 CopyTable是HBase提供的一个实用工具，可以将部分或全部表复制到同一个集群或另一个集群中。目标表必须预先存在。在CloudTable客户端工具中已经包含了CopyTable工具，用户部署客户端工具后，即可使用CopyTable工具导入数据到CloudTable集群。
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