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CloudTable数据进行删除，导致索引表和数据表不对应查询异常处理办法？ 问题现象 查询CloudTable表内的数据，出现count值和list数据条数不一致的情况，频繁出现数据丢失的问题，项目运行中，还有许多链接超时的情况。 分析原因 删除数据后，导致索引表和数据表不对应，导致异常。
创建数据表开启标签索引 功能介绍 建表功能同创建表，在此基础上，表属性配置标签索引schema。 样例代码 public void testCreateTable() { LOG.info("Entering testCreateTable."); HTableDescriptor
Service，简称OBS）存储集群数据的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 了解更多OBS的相关信息，请参见对象存储服务。 云数据迁移CDM CloudTable使用云数据迁移（Cloud Data Migration，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。
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。
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：
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，写入数据到一半卡住，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
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
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。
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，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。
然后使用clickhouse-example.properties配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 样例代码 ClickHouseDataSource clickHouseDataSource =new
HBase支持冷热分离功能，将数据分类存储在不同介质上，有效降低存储成本。 冷热分离特性仅支持HBase 2.4.14及以上版本。 冷热分离场景下，热盘不支持缩容。 背景 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
用户在提交导入任务后，FE会生成对应的Plan并根据目前BE的个数和文件的大小，将Plan分给多个BE执行，每个BE执行一部分导入数据。 BE在执行的过程中会从Broker拉取数据，在对数据transform之后将数据导入系统。所有BE均完成导入，由FE最终决定导入是否成功。 +
StarRocks是一款全托管分析型数据仓库，可以灵活创建和管理集群以及数据。使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各种实时和离线的数据源高效导入数据，同时支持直接分析数据湖上各种格式的数据。 StarR
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（
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。
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
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
中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全地控制云资源的访问。 通过IAM，您
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
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