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使用限制 使用CloudTable前，您需要认真阅读并了解以下使用限制。 CloudTable集群必须创建在VPC子网内。 建议使用支持的浏览器登录表格存储服务。 Chrome：36.0及更高版本 Mozilla FireFox：35.0及更高版本 Internet Explorer
按需转包年/包月 如果您需要长期使用当前按需购买的云数据库，可以将该云数据库转为包年/包月计费模式，以节省开支。按需计费变更为包年/包月会生成新的订单，用户支付订单后，包年/包月资源将立即生效。 假设用户于2023/04/18 15:29:16成功购买了一个按需计费的CloudTable
使用DLI Flink作业实时同步MRS Kafka数据至CloudTable ClickHouse集群 此章节为您介绍数据实时同步的最佳实践，通过数据湖探索服务DLI Flink作业将MRS kafka任务制造数据实时同步给ClickHouse，实现Kafka实时入库到ClickHouse
使用DLI Flink作业实时同步MRS Kafka数据至CloudTable HBase集群 此章节为您介绍数据实时同步的最佳实践，通过数据湖探索服务DLI Flink作业将MRS kafka数据实时同步给HBase，实现Kafka实时入库到HBase的过程。 了解DLI请参见数据湖探索产品介绍
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，但建议在
与其他云服务的关系 统一身份认证IAM CloudTable使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证功能。 了解更多IAM的相关信息，请参见统一身份认证服务。 弹性云服务器ECS CloudTable使用弹性云服务器（
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
添加租户 Doris的多租户管理，目的是为了多个用户在同一Doris集群内进行数据操作时，减少相互之间的干扰，能够将集群资源更合理的分配给各用户。且集成了租户生命周期管理、租户资源配置和租户资源使用统计等功能，为企业提供了成熟的多租户管理模型，实现集中式的租户和业务管理。 新建租户步骤
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线的数据源高效导入数据
费用账单 您可以在管理控制台选择页面上方的“费用 > 费用账单”，进入费用中心，在“账单管理”查看资源的费用账单，以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算
Doris组件使用规范 本章节介绍Doris组件使用规范。 建表规范 【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
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。 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
ClickHouse快速入门 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
Doris快速入门 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。本章节提供从零开始使用Doris操作指导：通过MySQL命令实现创建表
Stream Load Stream load是一个同步的导入方式，用户通过发送HTTP协议发送请求将本地文件或数据流导入到Doris中。Stream load同步执行导入并返回导入结果。用户可直接通过请求的返回体判断本次导入是否成功。 Stream load主要适用于导入本地文件
数据模型 Doris的数据模型主要分为3类： Aggregate模型。 Unique模型。 Duplicate。 Aggregate模型 以实际的例子来说明什么是聚合模型，以及如何正确的使用聚合模型。 示例1：导入数据聚合 假设业务有以下模式： 表1 参数说明 ColumnName
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