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面向用户或者客户的高并发报表分析（Customer Facing Analytics）。比如面向网站主的站点分析、面向广告主的广告报表，并发通常要求成千上万的QPS ，查询延时要求亚秒级响应。电商公司在广告报表中使用Doris ，每天写入100亿行数据，查询并发QPS上万，99分位的查询延时150ms。
调测程序 在Windows中调测程序 在Linux中调测程序 父主题： HBase应用开发指导
开发程序 典型场景说明 开发思路 准备开发和运行环境 配置并导入样例工程 样例代码说明 父主题： ClickHouse应用开发指导
调测程序 ClickHouse应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。该环境需要和clickhouse集群处于同一vpc和安全组，以保证网络连通。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ
在Linux中调测程序 安装客户端时编译并运行程序 未安装客户端时编译并运行程序 查看调测结果 父主题： 调测程序
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
编译并运行程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。 操作步骤 未开启加密通道的HBase集群 在开发环境中（例如Eclipse中），右击“TestMain.java”，单击“Run as > Java Application”运行对应的应用程序工程。
安装客户端时编译并运行程序 操作场景 HBase应用程序支持在安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装HBase客户端。 Linux环境已安装JDK，版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。
未安装客户端时编译并运行程序 操作场景 HBase应用程序支持在未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。 操作步骤
查看调测结果 运行结果中没有异常或失败信息即表明运行成功。 图1 运行成功 日志说明：日志级别默认为INFO，可以通过调整日志打印级别（DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATAL）来显示更详细的信息。可以通过修改log4j.properties文件来实现，如： hbase
查看调测结果 运行结果中没有异常或失败信息即表明运行成功。 图1 运行成功 在Windows环境运行样例代码时会出现下面的异常，但是不影响业务： java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe
CloudTable集群模式提供了基于Doris的分布式、可伸缩、全托管的实时数据仓库，它提供了亚秒级返回海量数据查询结果的能力，可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 Doris集群管理下，用户申请专属集群，按需使用，专属集群是完全物理隔离且不受其他业务影响，方便用户管理。
StarRocks是一款全托管分析型数据仓库，可以灵活创建和管理集群以及数据。使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各种实时和离线的数据源高效导入数据，同时支持直接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼
需要调大参数max_bytes per_broker_scanner, 或者调整导入并发数。具体计算逻辑如下: 本次导入并发数=Math.min(源文件大小/最小处理量,最大并发数,当前BE节点个数) 本次导入单个BE的处理量=源文件大小/本次导入的并发数 其中:最小处理量 min_bytes_per_broker
ClickHouse表引擎概述 背景介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置。 支持哪些查询方式。 能否并发式访问数据。 能否使用索引。 是否可以执行多线程请求。 数据复制使用的参数。 其中MergeTree和Distributed是ClickH
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需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，也能支持高吞吐的复杂分析场景。本章节提供从零开始使用Doris操作指导：通过MySQL命令实现创建表，往表中插入数据，修改表
Doris产品介绍 Doris是基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，仅需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
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。 如果仅选择一个或少数分
访问HBase ThriftServer样例程序 访问ThriftServer操作表 父主题： HBase应用开发指导
TBinaryProtocol(transport) client = THBaseService.Client(protocol) transport.open() # 测试表名 tableNameInBytes = "test".encode("utf8") tableName = TTableName(ns="default"
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