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使用HBase二级索引可以加速带Filter的条件查询，支持HIndex（本地索引，即Local Secondary Index ）和全局二级索引（Global Secondary Index）。全局二级索引相较于本地索引（HIndex），查询性能更好，适合读时延要求高的场景。 HBa
使用0.5个小时后对FE节点规格进行变更（8U16G变更为8U32G）。由于该集群要长期使用，所以2023/03/18 15:59:59将集群计费模式转为包年/包月计费，购买时长为1个月，那么3~4月份，该集群总共产生多少费用？规格配置如下： FE节点 计算规格：8U16G。
间为1小时。使用0.5个小时后对Core节点进行扩容（3节点变为6节点）。由于该集群要长期使用，所以2023/03/18 15:59:59将集群计费模式转为包年/包月计费，购买时长为1个月，那么3~4月份，该集群总共产生多少费用？规格配置如下： Master节点 计算规格：4U16G。
查看CloudTable的云审计日志 开启云审计服务 使用云审计服务前需要开启云审计服务，开启云审计服务后系统会自动创建一个追踪器，系统记录的所有操作将关联在该追踪器中。目前，一个云账户系统仅支持创建一个追踪器。 在CloudTable管理控制台，选择“服务列表 > 管理与部署 > 云审计服务”，进入云审计服务信息页面。
删除表 功能介绍 删除在创建表中创建的副本表和分布式表。 语句1：使用drop table将集群中的本地表删除。 语句2：使用drop table将集群中的分布式表删除。 样例代码 private void dropTable(String databaseName, String
保存修改 当勾选“是否立即重启”并单击“确定”后，集群将立即重启，重启完成后，修改后的参数才能生效。单击参数列表右上方的，参数列表左上方将显示“新值已应用”。 在“保存修改”对话框中可以先不勾选“是否立即重启”，单击“确定”后，参数列表上方将显示“新值未应用”。此时用户需要自行重启集群，
每个数据表只能绑定一个任务。一个集群仅支持一个执行中的任务。 本地表的数据库必须为atomic（默认）或ordinary，且表类型为Mergetree家族系列引擎的表（包括非复制表和复制表，不支持物化视图表）。 本地表副本关系和cluster一致，有分布式表作为分片之间的关系。 数据迁移过程中原表默认为只读状态。
下载样例工程 前提条件 确认表格存储服务已经安装，并正常运行。 下载样例工程 下载样例代码工程。 下载完成后，将样例代码工程安装包解压到本地，得到一个Eclipse的JAVA工程。如图1所示。 图1 样例代码工程目录结构 Maven配置 样例工程中已经包含了hbase的客户端jar包，也可以替换成开源的HBase
认证用的密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以密码保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量CK_PASSWORD String password = System.getenv("CK_PASSWORD");
Kafka数据至CloudTable HBase集群 此章节为您介绍数据实时同步的最佳实践，通过数据湖探索服务DLI Flink作业将MRS kafka数据实时同步给HBase，实现Kafka实时入库到HBase的过程。 了解DLI请参见数据湖探索产品介绍。 了解Kafka请参见MRS产品介绍。 图1 数据同步流程图
的查询频次及响应速度要求。而随着历史数据的不断增多，如果我们将所有数据存储在本地，将造成大量的资源浪费。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
最高可以拓展到数百个节点，支持存储超过10PB的超大规模数据。 稳定可靠：支持数据多副本存储，集群具备自愈功能，自身的分布式管理框架可以自动管理数据副本的分布、修复和均衡，副本损坏时系统可以自动感知并进行修复。 生态丰富：提供丰富的数据同步方式，支持快速加载来自本地、Hadoop
图1 结果显示图 原因分析 由于创建表格的命令中携带了ON CLUSTER default_cluster，所以会在每一个节点上都创建一个本地表。 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
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，如果我们将所有数据存储在本地，将造成大量的资源浪费。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。
BS。 数据量在几十到百GB级别。 基本原理 用户在提交导入任务后，FE会生成对应的Plan并根据目前BE的个数和文件的大小，将Plan分给多个BE执行，每个BE执行一部分导入数据。 BE在执行的过程中会从Broker拉取数据，在对数据transform之后将数据导入系统。所有B
[c2]#idx3=>cf1:[c1];cf2:[c1]' -Dindexspecs.covered.family.to.add='idx2=>cf1' -Dindexspecs.covered.to.add='idx1=>cf1:[c3],[c4]' -Dindexspecs.coveredallcolumn.to
ClickHouse集群 此章节为您介绍数据实时同步的最佳实践，通过数据湖探索服务DLI Flink作业将MRS kafka任务制造数据实时同步给ClickHouse，实现Kafka实时入库到ClickHouse的过程。 了解DLI请参见数据湖探索产品介绍。 了解Kafka请参见MRS产品介绍。
写分布式表时，数据会分发到集群的所有本地表，每个本地表插入的数据量是总插入量的1/N，batch size可能比较小，会导致data part过多，merge压力变大，甚至出现异常影响数据插入。 数据的一致性问题：数据先在分布式表写入节点的主机落盘，然后数据被异步地发送到本地表所在主机进行存储，
说明 database_name 数据库的名称，默认为当前选择的数据库。 table_name 本地表名。 ON CLUSTERClickHouse集群名 在每一个节点上都创建一个本地表，固定为ON CLUSTER ClickHouse集群名。 name1,name2 列名。 ENGINE
表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 安装JDK，版本为1.8.0_272。 安装和配置IntelliJ IDEA 开发环境的基本配置，建议使用2019
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