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role_name; role_name：指新建角色名称。 给角色赋予权限。 授予指定库表的权限给角色。 GRANT LOAD_PRIV ON ctl1.db1.* TO ROLE 'my_role'; 授予指定资源的使用权限给角色。 GRANT USAGE_PRIV ON RESOURCE 'spark_resource'
tablet_id; 查看表各副本的情况。结果中versionCount字段表示版本数量，如果副本版本过多，则需要降低导入数据的频率或者停止导入。 show proc "/dbs/..."; 此处命令使用步骤1运行结果DetailCmd字段对应的值。 父主题： 数据导入
准备运行环境 准备Windows运行环境 父主题： 准备开发环境
开发Doris冷热分离应用 应用背景 典型场景说明 开发思路 样例代码 父主题： Doris应用开发指导
ClickHouse用户管理 新建用户 用户管理命令简介 父主题： ClickHouse集群管理
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 导入用户数据。 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。
开发标签索引应用 应用背景 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
开发HBase冷热分离应用 应用背景 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
2720 seconds 命令中各参数分别代表如下含义： cloudtable：表的名称 row1：主键 cf：a：自定义的列 value1：插入的值 扫描记录。 执行“scan”命令扫描表，扫描时需要指定表的名称，即可以全表扫描，也可以指定范围扫描。 hbase(main):001:0>
ClickHouse角色管理 新建角色 角色管理命令简介 父主题： ClickHouse集群管理
样例代码说明 配置参数 创建Configuration 创建Connection 创建表 删除表 修改表 插入数据 删除数据 使用Get读取数据 使用Scan读取数据 使用过滤器Filter 父主题： 开发HBase应用
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。
使用SELECT的结果写入。 INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] SELECT ... 写入的列与SELECT的列的对应关系是使用位置来进行对应的，它们在SELECT表达式与INSERT中的名称可以是不同的。需要对它们进行对应的类型转换。 除
port：端口号（在集群详情页面查看）。 user：创建集群时创建的用户名。 database：数据库名。 password：创建集群时，创建的密码。 INSERT INTO：后面跟数据表。 cat文件路径：文件存放的路径，路径自定义。 config-file ./config.x
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（BE、FE），且变更完成后只生效所选类型的节点规格。 规格变更过程中，整个集群不可用，变更结束前不能再次变更。 规格变更需要限制用户操作的频率，短时间内不能多次变更规格。 规格变更过程中系统不可用。 按需计费形式变更费用指扩容后小时单价。
通过典型场景，我们可以快速学习和掌握HBase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，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。
在Windows中调测程序 编译并运行程序 查看调测结果 父主题： 调测程序
正确。如果频繁查询的大量数据在冷存储中将会限制查询的性能。 如果冷存储中存储的一行数据中的某个字段更新，则更新的字段存储在热存储中。如果指定HOT_ONLY或TimeRange参数仅查询热存储中的数据，则只返回更新的字段。如果要返回整行的数据，则必须在不指定HOT_ONLY或Ti
Doris集群节点管理 节点重启 父主题： 管理集群
的资源浪费。冷热分离特性可将冷热数据分开存储，将冷热数据分别存储在成本不同的存储介质上。热数据提高时效数据的查询速度和响应能力，冷数据降低存储成本。我们还可以根据实际业务需求进行灵活的配置和调整，以满足不同场景的要求。冷热分离一般适用于以下需求场景： 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。
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