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ckHouse、StarRocks提供的全托管数据存储和分析服务。CloudTable提供GB~PB级数据存储和分析能力，用于在线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。 CloudTable产品架构 CloudTable产品架构如下图所示：
StarRocks集群管理 StarRocks简介 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
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。 ClickHouse集群管理功能
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。 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
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。 背景信息 假定这是一张学生成绩表信息，使用客户端实现业务操作：
加如下镜像仓地址： <activeProfile>xxxcloudsdk</activeProfile> 华为云开源镜像站不提供第三方开源jar包下载，请配置华为云开源镜像后，额外配置第三方Maven镜像仓库地址。 配置方法二： 在二次开发工程样例工程中的pom.xml文件添加如下镜像仓地址：
询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 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
式访问HBase集群： 使用客户端访问集群。 详情请参见此章节：使用HBase：介绍了如何使用HBase Shell访问集群等内容。 调用开源原生接口，开发HBase应用，通过CloudTable链接地址访问集群。 详情请参见《表格存储服务开发指南》。 HBase集群，目前已经商
ClickHouse集群管理简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，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。CloudTable ClickHouse集群管理还有以下功能： ClickHous
冷热分离概述 CloudTable 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
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、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在全球有大量的应用和实践。
Bloomfilter。如果是低基数列的正交查询适合使用bitmap索引。 【强制】Doris 建表不要指定Merge-On-Write属性，当前有很多开源问题，不推荐。如使用了该属性，CloudTable服务不承诺SLA。 数据变更类 【强制】应用程序不可以直接使用delete后者updat
应用背景 CloudTable 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
开发流程 本文档主要介绍在CloudTable集群模式下如何调用HBase开源接口进行Java应用程序的开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 应用程序开发流程 表1 应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解HBase的基本概念，了解场景需求，设计表等。
最佳实践 关于Partition和Bucket的数量和数据量的建议 一个表的Tablet总数量等于 (Partition num*Bucket num)。 一个表的Tablet数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个Tablet的数据量理论上没有上下界，但
据对业务进行增长分析，平均查询延时10s，95分位的查询延时30s以内，每天的SQL查询量为数万条。 统一数仓构建 ：一个平台满足统一的数据仓库建设需求，简化繁琐的大数据软件栈。Doris构建的统一数仓，替换了原来由Spark、Hive、Kudu、HBase、Phoenix组成的旧架构，架构大大简化。
Doris集群规格变更 Doris集群目前不支持计算节点CPU、内存规格升、降配，因此需要对Doris集群增加纵向扩容功能。 规格变更只支持从小规格变更为大规格，如果要大规格更改为小规格，建议新建小规格集群，采用数据迁移进行切换。 一次只支持变更一种类型的节点规格（BE、FE），且变更完成后只生效所选类型的节点规格。
ClickHouse规格变更 前提条件 当集群状态处于“服务中”，且没有任何任务操作（如：节点扩容、磁盘扩容等）时，可以执行变更操作。 规格变更只支持从小规格变更为大规格，如果要大规格更改为小规格，建议新建小规格集群，采用数据迁移进行切换。 一次只支持变更一种类型的节点规格（计算
HBase集群规格变更 前提条件 当集群状态处于“服务中”，且没有任何任务操作（如：节点扩容、磁盘扩容等）时，可以执行变更操作。 规格变更只支持从小规格变更为大规格，如果要大规格更改为小规格，建议新建小规格集群，采用数据迁移进行切换。 规格变更过程中，整个集群不可用，变更结束前不能再次变更。
安装客户端的操作系统类型、版本是否正确。 HBase客户端：1.x版本使用hbase1.x客户端，2.x版本使用hbase2.x客户端。 Doris客户端：普通集群使用开源MySQL客户端，如果是是安全集群使用MySQL8及以上客户端。 ClickHouse客户端：23.x版本使用clickhouse客户端。
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