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数据湖分析 多源数据目录 父主题: Doris应用开发指导
创建数据表开启标签索引 功能介绍 建表功能同创建表,在此基础上,表属性配置标签索引schema。 样例代码 public void testCreateTable() { LOG.info("Entering testCreateTable."); HTableDescriptor
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
对于列类型转换来说,如果strict mode为true,则错误的数据将被filter。这里的错误数据是指:原始数据并不为空值,在参与列类型转换后结果为空值的这一类数据。对于导入的某列由函数变换生成时,strict mode对其不产生影响。对于导入的某列类型包含范围限制的,如果原始数据能正常通过类型转换,但无法通过范围限制的,strict
而新的Multi-Catalog功能在原有的元数据层级上,新增一层Catalog,构成Catalog->Database->Table的三层元数据层级。其中,Catalog可以直接对应到外部数据目录。目前支持的外部数据目录包括: Hive JDBC: 对接数据库访问的标准接口(JDBC)来访问各式数据库的数据。 该功
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 用户
Metastore的元数据服务,Doris可以自动获取Hive的库表信息,并进行数据查询。 除了Hive外,很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive Catalog,我们不仅能访问Hive,也能访问使用Hive Metastore作为元数据存储的系统。 创建。
SHOW显示数据库和表信息 此章节主要介绍ClickHouse显示数据库和表信息的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 show databases; show tables; 示例: 查询数据库。 show databases; 查询表信息。 show tables; 父主题:
最佳实践 因为数据模型在建表时就已经确定,且无法修改。所以,选择一个合适的数据模型非常重要。 数据模型选择 Doris数据模型上目前分为三类:AGGREGATE KEY,UNIQUE KEY,DUPLICATE KEY。三种模型中数据都是按KEY进行排序。 Aggregate模型。
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。
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。
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。
se的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户需要开发一个应用程序,用于存储或根据一定条件查询人员的姓名、年龄和入职日期。主要操作步骤: 建立数据库的连接。 建立一张人员信息表。 插入数据(样例代码中数据为随机生成)。 根据条件查询数据。 父主题: 开发程序
Resource Not Found 998756 2024-03-20 20:35:00 数据规划 当天整点写入数据,同时一天前数据查询频率较低,节省存储空间设置冷热分离,将一天前数据自动归档到冷存储。 父主题: 开发Doris冷热分离应用
分桶 根据分桶列的Hash值将数据划分成不同的Bucket。 如果使用了Partition,则DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用Partition,则描述的是对整个表的数据的划分规则。 分桶列可以是多列,Aggregate和Uniq
Resource Not Found 998756 2024-03-25 12:08:00 数据规划 当天整点写入数据,同时一天前数据查询频率较低,节省存储空间设置冷热分离,将一天前数据自动归档到冷存储。 父主题: 开发ClickHouse冷热分离应用
分区(Partition) 分区用于将数据划分成不同区间,逻辑上可以理解为将原始表划分成了多个子表。可以方便的按分区对数据进行管理。 Partition列可以指定一列或多列,分区列必须为KEY列。多列分区的使用方式在后面多列分区小结介绍。 不论分区列是什么类型,在写分区值时,都需要加双引号。
Doris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。主要适用以下场景: 数据存储周期长:面对历史数据的不断增加,存储成本也随之增加。 冷热数据访问频率及性能要求不同:热数据访问频率高且需要快速响应,而冷数据访问频率低且响应速度要求不高。
已提前准备好对接的RDS数据库实例及数据库用户名、密码。详细操作可以参考创建和连接RDS数据库实例。 已成功创建ClickHouse集群且集群和实例状态正常。 约束限制 RDS数据库实例和ClickHouse集群在相同的VPC和子网内。 在进行数据同步操作时需要评估对源数据库和目标数据库性能的影
CloudTable作为大数据存储服务,提供高效的kv随机查询能力。在此基础上,CloudTable服务引入自研的分布式多维标签索引能力,存储格式与计算基于位图进行。用户可以根据自身业务需求来定义HBase表中的哪些字段需要构建标签索引,用户写入数据时将自动生成标签数据。同时,标签索引基