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使用全局二级索引工具 创建索引 索引信息查询 删除索引 修改索引状态 父主题： 使用全局二级索引
cloudtable：表的名称 row1：主键 cf：a：自定义的列 value1：插入的值 扫描记录。 执行“scan”命令扫描表，扫描时需要指定表的名称，即可以全表扫描，也可以指定范围扫描。 hbase(main):001:0> scan 'cloudtable' ROW
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。
使用Import工具导入数据 使用Import工具，可以导入HBase的SequenceFile数据文件到CloudTable的HBase中。Import工具是客户端工具安装包中自带的一个工具。 SequenceFile文件是指使用Export工具从HBase导出的数据文件。 准
准备弹性云服务器 如果客户端工具的运行环境为Linux环境，您需要准备一台和CloudTable集群在相同虚拟私有云的Linux弹性云服务器作为客户端主机。例如，使用以下客户端工具访问集群，建议使用Linux弹性云服务器：HBase shell。 如果客户端工具的运行环境为Window
删除索引 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具删除某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可删除某个索引： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename
创建索引 场景介绍 对于未建立索引的用户表，该工具允许用户同时添加和构建索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令即可添加或创建索引，执行命令后，指定的索引将被添加到表中并且将处于ACTIVE状态： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global
在查询客户所有记录等信息的范围查询中，CloudTable可以扫描热存储和冷存储中的数据。查询结果将根据数据行按写入表时的时间戳降序返回。在大多数情况下，热数据出现在冷数据之前。如果在范围查询中没有配置HOT_ONLY参数，CloudTable将会扫描热存储和冷存储中的数据，查询响应时间将会增加。
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
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。 StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对接进行数据分析，同时StarRocks具备水平扩展、高可用、高可靠、易运维等特性，广泛应用于实时数仓、高并发查询、统一分析等场景。更多相关介绍请参见StarRocks。
KEY，DUPLICATE KEY。三种模型中数据都是按KEY进行排序。 Aggregate模型。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询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
一键部署客户端 准备Linux弹性云服务器。 使用一键部署客户端工具，建议Linux弹性云服务器的操作系统类型为EulerOS，CentOS，Ubuntu和SUSE。具体操作请参见准备弹性云服务器。 下载客户端一键部署工具。 使用SSH登录工具（如PuTTY）通过“弹性IP”远程登录到Linu
据生成工具执行结束会自动转换到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。
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。 OpenTSDB功能目前只适用于HBase的1
那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。 如果仅选择一个或少数分桶列，则对应的点查询可以仅触发一个分桶扫描。此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小
群报错。 原因分析 因为创建的是安全集群，用非安全命令连接，所以会报错。 处理方法 方法一：创建ClickHouse安全集群后，使用SSH工具连接，详情请参见使用客户端访问集群章节。 方法二：如果使用HTTPS连接，请参见ClickHouse安全通道>HTTPS连接步骤。 方法三
ClickHouse应用场景 ClickHouse是Click Stream+Data WareHouse的缩写，起初应用于一款Web流量分析工具，基于页面的单击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物
当表的分桶模式被设置为RANDOM时，因为没有分桶列，无法根据分桶列的值仅对几个分桶查询，对表进行查询的时候将对命中分区的全部分桶同时扫描，该设置适合对表数据整体的聚合查询分析而不适合高并发的点查询。 如果OLAP表的是Random Distribution的数据分布，那么在
口函数、Grouping Set等复杂SQL语法。除此之外，Doris还实现了MySQL协议兼容，用户可以通过各类客户端工具来访问Doris，并支持与BI工具的无缝对接。 架构精简：系统只有两个Frontend（FE）和Backend（BE）两个模块，其中FE节点负责用户请求的接
也就是说，在count( * ) 查询中，Doris必须扫描所有的AGGREGATE KEY列（这里就是user_id 和 date），并且聚合后，才能得到语意正确的结果。当聚合列非常多时，count( * )查询需要扫描大量的数据。 因此，当业务上有频繁的count( * )查
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