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数据进行进一步的聚合。 数据查询阶段。在数据查询时，对于查询涉及到的数据，会进行对应的聚合。 数据在不同时间，可能聚合的程度不一致。例如一批数据刚导入时，可能还未与之前已存在的数据进行聚合。但是对于用户而言，用户只能查询到聚合后的数据。即不同的聚合程度对于用户查询而言是透明的。用
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。 数据湖联邦查询：
批量数据导入 Broker Load Stream Load 父主题： 数据导入
数据迁移同步 数据导入导出 ClickHouse访问RDS MySQL服务 父主题： ClickHouse应用开发指导
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。 应用场景 用户行为分析。 在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集，导入到云数据仓库ClickHouse中，构建用户特征分析大宽表。利用云ClickHouse的优异查询性能，分析系统进行多维
数据导入导出 本章节主要介绍使用ClickHouse客户端导入导出文件数据的基本语法和使用说明。 CSV格式数据导入导出 CSV格式数据导入。 非安全集群 cat csv_ssl | ./clickhouse client --host 192.168.x.x --port port
数据湖分析 多源数据目录 父主题： Doris应用开发指导
多源数据目录 概述 Hive 父主题： 数据湖分析
Doris数据表和数据模型 数据表 数据模型 最佳实践 父主题： 建表
PrefixColumnName：拥有某一前缀的列。 (3) 定义列的抽取标签的规则，可选值如下： QualifierExtractor：表示按照列名来抽取标签。 例如，qualifier是Male，value是1，那么抽取的标签是Male。 QualifierValueExtractor：表示按照列名和value来抽取标签。
HBase存储的是原始数据吗？ CloudTable HBase服务存储的是原始数据，支持使用压缩存储，支持的压缩算法有SNAPPY和GZ。CloudTable HBase不会对原始数据做加解密处理，如果需要数据加解密，请在应用程序的业务代码侧实现。 父主题： 数据读写类
external table的方式创建一个外部数据目录中的表的映射，或通过create external database的方式映射一个外部数据目录中的Database。 如果外部数据目录中的Database或Table非常多，则需要用户手动进行一一映射，使用体验不佳。 而新的Multi-Ca
入命令中自定义的名称。通过这个label，用户可以查看对应导入任务的执行情况。 label的另一个作用，是防止用户重复导入相同的数据。强烈推荐用户同一批次数据使用相同的 label。这样同一批次数据的重复请求只会被接受一次，保证了At-Most-Once。当label对应的导入作
开发HBase应用 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
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GB级别。 基本原理
导入过程中需要排序的列会增加。 维度信息更新会反应到整张表中，而更新的频率直接影响查询的效率。 使用过程中，建议用户尽量使用Star Schema区分维度表和指标表。频繁更新的维度表也可以放在MySQL外部表中。而如果只有少量更新, 可以直接放在Doris中。在Doris中存储维度
导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到Doris中。导入成功后，用户即可通过Mysql客户端查询数据。Doris支持多种导入方式。 支持数据源 Doris提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源选择不同的数据导入方式。 Broker Load Stream Load 支持的数据格式 不同的导入方式支持的数据格式不同。
ws开发环境中运行应用。 操作步骤 未开启加密通道的HBase集群 在开发环境中（例如Eclipse中），右击“TestMain.java”，单击“Run as > Java Application”运行对应的应用程序工程。 开启加密通道的HBase集群 在开发环境中（例如Eclipse中），右击“TestMain
应用场景 HBase应用场景 Doris应用场景 ClickHouse应用场景
数据分区和分桶 Doris支持两层的数据划分。第一层是Partition（分区），支持Range（按范围）和List（按枚举值）的划分方式。第二层是Bucket（分桶），仅支持Hash的划分方式。分区和分桶都是对数据进行横向分隔。 也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持Bu
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