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典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握HBase冷热分离的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于实时记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表： 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen Longgang
创建CloudTable集群 功能介绍 创建一个CloudTable集群。 使用接口前，您需要先获取如下资源信息。 通过VPC创建或查询VPC、子网。 通过安全组创建或查询可用的security_group_id。 本接口是一个同步接口，当创建CloudTable集群成功后会返回集群id。 调试
终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。 您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 父主题： 使用前必读
) 仅指定上界，系统会将前一个分区的上界作为该分区的下界，生成一个左闭右开的区间。 通过VALUES[...) 同时指定上下界比较容易理解。这里举例说明，当使用VALUES LESS THAN (...) 语句进行分区的增删操作时，分区范围的变化情况。 CREATE TABLE
参数修改完成后，可以单击“修改历史”页签查看参数修改的历史。 在“修改历史”页签中可以查看如下信息： 参数名：被修改过的参数名。 旧值：修改前的参数值。 新值：修改后的参数值。 修改时间：记录用户修改参数值的时间。 HBase参数说明 CloudTable集群当前可以修改的参数如表1所示。 hbase
相同或不同。 分桶列的选择，是在查询吞吐和查询并发之间的一种权衡： 如果选择多个分桶列，则数据分布更均匀。如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件，那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。 如果仅选择一
有高度的整合能力。 画像数据存储和查询 应用场景： 画像通常用一些标签来刻画自然人/物的特征，而每一个自然人/物所拥有的标签集合是不确定的，数据更新非常频繁，这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，
次操作会增加集群的负担，尤其是zookeeper的负担，影响集群的稳定。可以使用一条语句进行多列的修改。 数据查询 【规则】不要使用select *，只查询需要的字段，减少机器负载，提升查询性能。 OLAP分析场景，一张大宽表通常能有几百甚至上千列，选择其中少数的几列做维度列、指
您可以在管理控制台页面上方“费用 > 费用账单>账单管理”查看与云服务器相关的流水和明细账单，以便了解您的消费情况。如需了解具体操作步骤，请参见费用账单。 欠费 包年包月集群，没有欠费的概念。 按需购买的集群是按每小时扣费，当余额不足，无法对上一个小时的费用进行扣费，就会导致集群欠费，集群欠费后
使用Get读取数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。 可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。 查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 public void
导致集群异常，影响CloudTable集群的使用。 CloudTable集群使用的安全组请勿随意放开权限，避免被恶意访问。 CloudTable不会保存您设置的登录节点的初始密码，请您设置并保管好密码。为避免被恶意攻击，建议设置复杂度高的密码。 集群节点仅用于运行CloudTab
完毕后进入新的计费周期。计费的起点以CloudTable集群创建成功的时间点为准，终点以实例删除时间为准。 云服务器从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非创建时间。您可以在云服务器详情页“基本信息”页签查看这两个时间，创建成功的时间点对应界面上的“启动时间”。
影响数据均衡和查询效率，考虑查询吞吐是为了利用查询SQL的分桶剪裁优化避免全桶扫描提升查询性能，所以优先考虑哪些数据较为均匀且常用于查询条件的列适合做分桶列。 【强制】2000kw 以内数据禁止使用动态分区（动态分区会自动创建分区，而小表用户客户关注不到，会创建出大量不使用分区分桶）。
Doris的Hive外表自带create catalog能力，通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务自动获取Hive库表信息，并进行表数据查询，从而避免了传统外部数据目录多需要手动映射以及数据迁移的复杂工程。 背景 许多客户的Hive
API概览 CloudTable提供的符合RESTful API的设计规范的接口，如表1所示。 表1 接口 接口 功能 API URI 集群管理 创建CloudTable集群 POST /v2/{project_id}/clusters 查询CloudTable集群详情 GET
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。而随着历史数据的不断增多
根据典型场景说明中的业务进行功能分解，需要开发的功能点如下： 表1 冷热分离功能 步骤 代码实现 步骤1：创建ClickHouse冷热分离表。 请参见创建ClickHouse冷热分离数据表。 步骤2：插入数据。 请参见插入验证数据。 步骤3：查询插入的数据。 请参见查询插入数据。 父主题：
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。
根据典型场景说明中的业务进行功能分解，需要开发的功能点如下： 表1 冷热分离功能 步骤 代码实现 步骤1：创建自动归档冷数据策略。 请参见自动存储冷数据。 步骤2：数据表关联数据迁移策略。 请参见数据表关联策略。 步骤3：插入数据。 请参见插入数据。 步骤4：查询插入的数据。 请参见查询插入的数据。
开发思路 功能分解 根据上述的业务场景进行功能分解，需要开发的功能点如表1所示。 表1 在HBase中开发冷热分离的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明中的信息创建表。 请参见创建表。 2 写入数据。 请参见插入数据。 4 根据城市、区域、时间查询温度和湿度。 请参见使用Get读取数据。
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