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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。
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。
HBase集群管理 HBase产品简介 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。
关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统,RowKey的设计对性能影响很大,具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题: 开发HBase冷热分离应用
关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统,RowKey的设计对性能影响很大,具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题: 开发HBase应用
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,提供高效的多维标签查询接口。
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热点自愈 HBase是一个分布式的KV数据库,Region是HBase数据管理的最小单元。如果用户在规划表和设计rowkey不合理,请求过于集中在少量固定Region时,会导致业务压力集中在单节点,造成业务侧可感知的性能下降甚至请求失败。
HBase快速入门 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。
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。
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。
分布式表通常以本地表加“_all”命名。它与本地表形成一对多的映射关系,之后可以通过分布式表代理操作多张本地表。 分布式表的表结构尽量和本地表的结构一致。如果不一致,在建表时不会报错,但在查询或者插入时可能会抛出异常。 父主题: ClickHouse应用开发指导
数据分布 数据分片 Doris表按两层结构进行数据划分,分别是分区和分桶。 每个分桶文件就是一个数据分片(Tablet),Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集,并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一个
Count 60 number_of_distributed_ddls 分布式DDL个数 分布式DDL语句的个数。 Count 60 number_of_distributed_table_files 分布式表文件个数 向分布式表写数据时待插入数据的文件个数。
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 table t1; 如果建表语句中包含了“ON CLUSTER ClickHouse集群名”,删除表命令: drop
稳定可靠:支持数据多副本存储,集群具备自愈功能,自身的分布式管理框架可以自动管理数据副本的分布、修复和均衡,副本损坏时系统可以自动感知并进行修复。
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。
极致性能:使用分布式大规模并行处理MPP框架,并充分利用所有可用的硬件,以尽可能快地处理每个查询。查询效率数倍于传统数据仓库,单个查询的峰值处理性能高达每秒数TB。 安全可靠:用户集群独立部署,支持VPC私有网络隔离,数据访问安全多重保障。
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。 数据迁移的时候数据首先会保存在临时表中,执行的时候用迁移的数据表替换原表,该过程中可能读取到错误的数据,切换时间为秒级。
利用ClickHouse构建实时交互查询报表,实时分析订单、收入、用户数等核心业务指标。 用户分群统计。 构建用户信息表,实时选择用户属性标签数据和筛选条件,通过大量的数据记录进行人群特征统计分析。 父主题: 应用场景