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在已有存量数据的表上创建全局二级索引，需要创建索引预分区，防止索引表出现热点，索引表数据的rowkey由索引列构成，并且包含分隔符，格式为“\x01索引值\x00”，因此预分区需要指定成对应格式，例如，当使用id列和age列作为索引列时，两个列均为整数，使用id列完成预分区，可以指定索引表预分区点为
HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。
基于全局二级索引查询HBase表数据 功能简介 添加了全局二级索引的用户表，在使用索引条件进行查询时，可以转换为对索引表的范围查询，性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。
基于全局二级索引查询HBase表数据 功能简介 添加了全局二级索引的用户表，在使用索引条件进行查询时，可以转换为对索引表的范围查询，性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。
例如： 如果有col1上的索引，可以将此索引作为候选索引，因为col1是此索引的第一列也是唯一的列；如果在col1和col2上有另一个索引，可以将此索引视为候选索引，因为col1是索引列列表中的第一列。
样例功能说明 样例重点介绍全局二级索引的创建、状态修改、删除、以及基于二级索引查询的实现。 父主题： HBase全局二级索引样例程序
查询HBase全局二级索引信息 功能简介 通过调用“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中的方法进行HBase全局二级索引的管理，该类中listIndices用于查询索引信息，可以获取当前用户表所有相关索引的定义及索引状态
Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。
IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。
索引的命中规则如下： 多个AND条件查询 当用于查询的列至少包含索引的一个列时，使用索引会提高查询性能。 例如，为C1、C2和C3创建组合索引。
MRS服务支持HBase组件的二级索引，支持为列值添加索引，提供使用原生的HBase接口的高性能基于列过滤查询的能力。 HBase结构 HBase集群由主备Master进程和多个RegionServer进程组成。如图1所示。
样例功能说明 样例重点介绍全局二级索引的创建、状态修改、删除、以及基于二级索引查询的实现。 父主题： HBase全局二级索引样例程序
检查HBase全局二级索引数据一致性 场景介绍 可使用全局二级索引工具检查用户数据和索引数据的一致性，如果索引数据与用户数据不一致，该工具可用于重新构建索引数据。 检查全局二级索引数据一致性 在HBase客户端执行以下命令可检查数据一致性，如果不一致，将重新构建索引数据。
Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，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，也能支持高吞吐的复杂分析场景。
批量加载HBase数据并生成本地二级索引 场景介绍 HBase本身提供了ImportTsv＆LoadIncremental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。
批量加载HBase数据并生成本地二级索引 场景介绍 HBase本身提供了ImportTsv＆LoadIncremental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。
（采用这种方式的一个明显好处是，能够保证两份需要进行关联的数据将会被同样的方式进行哈希）。如果内存的使用超过了物理限制，Spark将会把这些比较大的分区写入到硬盘，由此来保证可扩展性。 Spark具有如下特点： 快速：数据处理能力，比MapReduce快10-100倍。
常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。
MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。
Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，每一条输出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。
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