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e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表数据在OBS或HDFS上，需要Doris对接Hive外表，且Hive集群分为安全集群与非安全集群，所以可以使用以下4种方式进行数据查询： 使用catalog连接非安全认证hive
序键排序后再存储。查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀
数据生成的新Part达到容量上限或冷却时间后也会上传到OBS。 查询数据：用户在数据表上进行对应的查询，ClickHouse会根据对应表的存储策略信息查询到对应Bucket的根目录，并根据不同表下Part信息下载查询所需的数据到本地进行运算。 父主题： ClickHouse冷热分离应用
SDK数据写入OBS，随后将本地文件删除。 查询数据：用户在表上进行对应的查询时，Doris会根据对应Partition使用的Policy信息找到对应的OBS并行文件系统的相关路径，并根据不同Tablet下的Rowset信息下载查询所需的数据到本地进行运算。 父主题： Doris冷热分离应用
DROP ROLE 'role_name' ON CLUSTER default_cluster; 查询用户的权限和角色。 查询用户权限。 show grants for all; 查询角色权限。 show grants for role1; 父主题： ClickHouse角色管理
将终止服务，数据仍然保留。 了解更多关于续费的信息，请参见续费概述。 费用账单 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
租户最大可运行查询任务的并发数。该值是对单个FE的限定。例如设置并发数为1，Doris有三个FE节点，则从集群角度看，最大可运行的SQL数为3。 队列长度 1~2147483647 租户最大等待执行的查询任务数。超过并发数的SQL会进入队列等待，当队列满了之后，新提交的查询会被拒绝。
）。 避免指定时间戳的方式写入索引列。 索引查询约束 索引查询时索引的状态必须为ACTIVE。 索引查询不支持指定时间戳范围查询。如果需要通过索引查询时间范围内的数据，请添加时间列存储该条数据时间戳，否则会使用数据表进行查询 索引查询仅支持SingleColumnValueFil
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： 开发ClickHouse冷热分离应用
创建CloudTable集群 POST /v2/{project_id}/clusters 查询CloudTable集群详情 GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id} 查询CloudTable集群列表 GET /v2/{project_id}/clusters
企业经营分析。 在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。 访客来源分析展示。 通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为
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。 父主题： 开发Doris冷热分离应用
404 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
404 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
创建库：创建ClickHouse数据库。 创建表：创建ClickHouse数据库下的表。 插入数据：插入数据到ClickHouse表中。 查询数据：查询ClickHouse表数据。 删除表：删除已创建的ClickHouse表。 父主题： 开发程序
适用于TB～PB级以上的数据存储，提供动态伸缩能力，方便用户在性能或容量需要改变时，改变集群资源，轻松构建企业海量数据存储系统。 实时查询。 HBase的列式KeyValue存储机制，适用于企业用户明细数据即时查询，基于主键的低时延点查，响应时延一般为秒级或毫秒级，方便用户对数据的实时分析。 HBase的架构和详
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。 5 根据城市、局域、时间范围进行查询。 请参见使用Scan读取数据。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系
请参见插入数据。 3 增加“教育信息”列族，在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 请参见修改表。 4 根据用户编号查询用户姓名和地址。 请参见使用Get读取数据。 5 根据用户姓名进行查询。 请参见使用过滤器Filter。 6 用户销户，删除用户信息表中该用户的数据。 请参见删除数据。 7 A业务结束后，删除用户信息表。
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，建议联系技术支持人员进行处理或稍后重试。
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，建议联系技术支持人员进行处理或稍后重试。
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