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开发标签索引应用 应用背景 典型场景说明 开发思路 样例代码说明 父主题： HBase应用开发指导
开发HBase冷热分离应用 应用背景 典型场景说明 开发思路 样例代码说明 父主题： HBase应用开发指导
HBase Shell命令简介 本节介绍常用的HBase Shell命令。 启动HBase shell。 进入HBase目录下执行如下命令，进入HBase shell。 ./bin/hbase shell 获取帮助。 在HBase shell执行“help”命令，将会返回所有命令信息
使用冷热分离 通过CloudTable管理面开启冷热分离特性。 开启冷热分离步骤 登录表格存储服务管理控制台。 控制台左上角，选择区域。 单击左侧“集群管理”，进入集群管理界面。 单击集群管理界面右上角的“购买集群”， 进入创建集群界面，在集群购买页面选择HBase数据库引擎并勾选高级特性中冷热分离
查看集群监控信息 操作场景 云平台提供的云监控服务，可以对ClickHouse集群的运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台，直观的查看ClickHouse的各项监控指标。通过查看集群的监控信息可以快速掌握集群的健康状态并及时获取系统的关键信息。 监控功能 集群监控功能整体分为计算节点指标监控和
ClickHouse角色管理 新建角色 角色管理命令简介 父主题： ClickHouse集群管理
在Windows中调测程序 编译并运行程序 查看调测结果 父主题： 调测程序
样例代码说明 配置参数 创建Configuration 创建数据表开启标签索引 写入数据 普通查询 抽样查询 分页查询 统计查询 父主题： 开发标签索引应用
冷热分离命令简介 此章节主要介绍CloudTable HBase冷热分离命令的使用，HBase集群基本命令使用请参见HBase Shell命令简介。 设置表的冷热分界线 Shell 创建冷热分离表。 hbase(main):002:0> create 'hot_cold_table
冷热分离概述 CloudTable Doris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。 CloudTable Doris冷热分离特性仅支持Doris 2.0.5及以上版本。 冷热分离场景下，热盘不支持缩容。 背景 在数据分析的实际场景中，冷热数据面临着不同的查询频次及响应速度要求
Doris集群节点管理 节点重启 父主题： 管理集群
ClickHouse慢查询管理 慢SQL页面中包含“运行中的慢查询”和“已完成的慢查询”两个标签页，默认展示当前集群中“运行中的慢查询”耗时500ms以上的慢SQL。对于正在运行中的SQL，提供了“结束查询”功能，您可手动选择是否结束正在运行的SQL。 运行中的慢SQL查询操作步骤
建立连接 功能介绍 创建连接时使用ClickHouseDataSource配置连接使用的url和属性。 然后使用clickhouse-example.properties配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 样例代码
创建库 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建数据库。 其中数据库名定义在clickhouse-example.properties文件的databaseName字段。 样例代码 private void createDatabase(String
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
查询数据 功能介绍 查询语句1：querySql1查询创建表创建的tableName表中任意10条数据； 查询语句2：querySql2通过内置函数对创建表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。 样例代码 private void queryData(String
概述 多源数据目录（Multi-Catalog）是Doris 1.2.0版本中推出的功能，旨在能够更方便对接外部数据目录，以增强Doris的数据湖分析和联邦数据查询能力。 在之前的Doris版本中，用户数据只有两个层级：Database和Table。当我们需要连接一个外部数据目录时
配置参数 执行样例代码前，必须在hbase-site.xml配置文件中，配置正确的ZooKeeper集群的地址。 配置项如下： <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>xxx-zk1.cloudtable.com,
Broker Load Broker Load是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。本文为您介绍Broker Load导入的基本原理、基本操作、系统配置以及最佳实践。 适用场景 源数据在Broker可以访问的存储系统中，如HDFS、OBS。 数据量在几十到百
冷热分离概述 海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 背景 在数据分析的实际场景中，冷热数据面临着不同的查询频次及响应速度要求
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