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HBase表格存储的每日新增数据使用量怎么查看? HBase集群无法查看单个表的增量值,需要通过后台帮您查询,或者可以通过控制台查看每日新增数据,查看详情页已经使用的存储容量,通过记录存储容量值计算增量。 父主题: 数据读写类
哪些场景会影响数据均衡? Doris运行中,FE节点会监控元数据中各磁盘的负载情况,一旦出现数据不均衡,会立刻将高负载磁盘上的数据拷贝一份至低负载磁盘,直到各磁盘间数据均衡。 哪些场景会影响数据均衡? 频繁写入数据,导致各节点、磁盘的负载一直在变化,容易触发数据均衡。 数据均衡过程中
步骤一:购买HBase集群 登录表格存储服务控制台。 在控制台左上角选择区域。 单击“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”,进入购买集群页面配置相关参数(安全组规则配置端口请参见表2)。 单击“立即购买”,进入确认规格页面,确认无误,单击“完成”。 返回集群列表查看
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安全通道加密 您可以通过创建集群开启加密通道,实现数据加密传输。此章节介绍如何开通HBase安全通道。 集群开启安全通道可能会导致性能下降。 打开安全通道操作步骤 登录表格存储服务管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域。 单击右上角的购买集群按钮,进入“购买集群”页面。 完成其他配
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
Doris连接管理 连接管理概述 创建MRS Hive连接 父主题: Doris集群管理
扩容集群 Doris扩容说明 Doris集群节点扩容 Doris集群磁盘扩容 Doris集群规格变更 父主题: 管理集群
HBase集群扩容 HBase集群节点扩容 HBase集群磁盘扩容 HBase集群规格变更 父主题: 管理集群
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:通过外表的方式联邦分析位于Hive中的数据,在避免数据拷贝的前提下,查询性能大幅提升。
重启期间集群将无法提供服务。因此,在重启前,请确定集群中没有正在运行的任务,并且所有数据都已经保存。 如果集群正在处理业务数据,如导入数据、查询数据,一旦重启集群,有可能会导致文件损坏或重启失败。因此,建议停止所有集群任务后,再重启集群。 如果重启失败,将有可能会导致集群不可用,
都创建一个本地表。 处理方法 删除其他节点上的表格以及存放的数据,可解决此问题。 创建数据库。 create database demo ON CLUSTER default_cluster; 使用数据库,在新建的数据库中创建表。 use demo; 创建表test。 CREATE
Doris集群节点管理 节点重启 父主题: 管理集群
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,如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。
HBase集群节点管理 节点重启 父主题: 管理集群
CloudTable数据进行删除,导致索引表和数据表不对应查询异常处理办法? 问题现象 查询CloudTable表内的数据,出现count值和list数据条数不一致的情况,频繁出现数据丢失的问题,项目运行中,还有许多链接超时的情况。 分析原因 删除数据后,导致索引表和数据表不对应,导致异常。
ClickHouse集群扩容 ClickHouse集群节点扩容 ClickHouse磁盘扩容 ClickHouse规格变更 父主题: 集群管理
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,也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此,Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景,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。
let数据量过小,则数据的聚合效果不佳,且元数据管理压力大。如果数据量过大,则不利于副本的迁移、补齐,且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价(这些操作失败重试的粒度是Tablet)。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时,建议优先考虑数据量原则。
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)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