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创建表 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建分布式表和本地表。 createSql为本地表,createDisSql为基于本地表的分布式表。 样例代码 private void createTable(String databaseName
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,提供高
每个数据表只能绑定一个任务。一个集群仅支持一个执行中的任务。 本地表的数据库必须为atomic(默认)或ordinary,且表类型为Mergetree家族系列引擎的表(包括非复制表和复制表,不支持物化视图表)。 本地表副本关系和cluster一致,有分布式表作为分片之间的关系。 数据迁移过程中原表默认为只读状态。
r节点的请求流量,通过聚合分析,识别出请求偏高的节点和Region,有助于快速发现热点问题;并提供一定的热点问题自愈能力,比如热点Region自动转移或Split。对于无法提供自愈的热点场景(单rowkey热点、顺序写热点等),提供了热点限流的能力,避免单点问题影响同节点的其他正常业务。
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
开发思路 功能分解 根据上述的业务场景进行功能分解,需要开发的功能点如表1所示。 表1 在HBase中开发冷热分离的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明中的信息创建表。 请参见创建表。 2 写入数据。 请参见插入数据。 4 根据城市、区域、时间查询温度和湿度。 请参见使用Get读取数据。
功能分解 根据上述的业务场景进行功能分解,需要开发的功能点如表1所示。 表1 在HBase中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明中的信息创建表。 请参见创建表。 2 导入用户数据。 请参见插入数据。 3 增加“教育信息”列族,在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。
一致性的校验,如果分布式表写入数据的主机出现异常,会存在数据丢失风险。 对于数据写分布式表和数据写本地表相比,分布式表数据写入性能会变慢,单批次分布式表写入节点的磁盘和网络IO会成为性能的瓶颈点。 分布式表转发给各个shard成功与否,插入数据的客户端是无法感知,转发失败的数据会不断重试转发消耗CPU。
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。
由相同类型的元素构成的一个数组, 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列,即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的,不需要存储。表中所有的行按照维度列,做多重排序,排序后的位置就是该行的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix Index) 和列级索引,
Doris集群管理简介 CloudTable集群模式提供了基于Doris的分布式、可伸缩、全托管的实时数据仓库,它提供了亚秒级返回海量数据查询结果的能力,可以支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景。 Doris集群管理下,用户申请专属集群,按需使用,专属集群是完全物
ClickHouse集群支持的监控指标 功能说明 监控是保持CloudTable服务可靠性、可用性和性能的重要部分,通过监控,用户可以观察CloudTable服务器的运行状态。本章节定义了表格存储服务上报云监控服务的监控指标的命名空间、监控指标列表和维度定义。 命名空间 SYS.CloudTable
ClickHouse为您提供方便易用、灵活稳定的云端ClickHouse托管服务。只需要几分钟,便可完成海量数据查询数据仓库的搭建,简单轻松地完成对数据的实时查询分析,提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务,基于ClickHouse优异的查询性能,查询效率数倍于传统数据仓库。
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导:通过HBase Shell命令实现创建表,往表中插入数据,修改表,读取表数据,删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序,用于管理企业中的使用A业务的用户信息,使用HBase客户端实现A业务操作流程如下:
ris,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入、查询计划的解析、元数据存储及集群管理等工作,BE节点负责数据存储和查询计划的执行,自身就是一个完备的分布式数据库管理系统,用户无需
【强制】创建表指定分桶buckets时,每个桶的数据大小为应保持在100M-3G之间,单分区中最大分桶数据不超过5000。 【强制】表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 【强制】分桶的列不要设置太多,一般情况下1或2个列,同时需要兼顾数据分布均匀和查询吞吐之间的均衡,考虑数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜
HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列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
umnFamily下的所有列。 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。 Qu
HBase集群管理简介 CloudTable集群模式提供了基于Apache HBase的分布式、可伸缩、全托管的NoSQL数据存储系统,它提供了毫秒级的随机读写能力,适用于海量结构化数据、半结构化数据存储和查询应用。 HBase集群管理下,用户申请专属集群,按需使用,专属集群是完全物理
放相关数据。ClickHouse默认的库引擎是原子数据库引擎,删除Atomic数据库中的表后,它不会立即删除,而是会在24小时后删除。在删除表时,加上SYNC字段,即可解决该问题,例如:drop table t1 SYNC; 删除本地表和分布式表,则不会出现该问题,可不带SYNC字段,例如:drop