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如何调整数据均衡的灵敏度，调整后有哪些影响？ Doris的数据磁盘空间如果不加以控制，会因磁盘写满而导致进程不可写。因此我们监测磁盘的使用率和剩余空间，通过设置不同的警戒水位，来控制Doris系统中的各项操作，尽量避免发生磁盘被写满的情况。 如何调整数据均衡的灵敏度？
构造text数据100条，该数据与Doris表字段对应，将数据上传到OBS桶。
在集群管理列表中的右上角，输入要搜索的集群名称，单击。 图1 根据名称搜索集群 选中需要重启的集群名，在对应的“操作”列中，单击“更多 > 重启”。 图2 重启集群 在弹出的对话框中，勾选了解重启集群的影响后，单击“确定”，重启集群。 父主题： 管理集群
Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务，Doris可以自动获取Hive的库表信息，并进行数据查询。 除了Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。
最佳实践 因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 数据模型选择 Doris数据模型上目前分为三类：AGGREGATE KEY，UNIQUE KEY，DUPLICATE KEY。三种模型中数据都是按KEY进行排序。
总览 导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到Doris中。导入成功后，用户即可通过Mysql客户端查询数据。Doris支持多种导入方式。 支持数据源 Doris提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源选择不同的数据导入方式。
ClickHouse集群创建表格后提示另外一个节点不存在此数据库？ 问题现象 创建表格时提示另外一个节点不存在此数据库。 图1 结果示意图 原因分析 在创建集群的时候，只在一节点上创建了数据库在其他的节点上未创建数据库。 处理方法 在其他的节点上创建数据库。
约束限制 RDS数据库实例和ClickHouse集群在相同的VPC和子网内。 在进行数据同步操作时需要评估对源数据库和目标数据库性能的影响，同时建议您在业务低峰期执行数据同步。
单个Tablet的数据量理论上没有上下界，但建议在1G-10G的范围内。如果单个Tablet数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。
UNUSABLE：索引被禁用，索引数据会正常写入，查询时无法使用这个索引。 INACTIVE：索引异常，索引数据与数据表不一致，跳过生成这个索引的索引数据，查询数据时无法使用这个索引。
应用背景 CloudTable ClickHouse支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。 Hot（热数据）：访问、更新频率较高，未来被调用的概率较高的数据，对访问的响应时间要求很高的数据。
system数据库是ClickHouse默认的系统数据库，默认数据库中的系统表记录的是系统的配置、元数据等信息数据。
应用背景 CloudTable Doris支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。主要适用以下场景： 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。
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。
连接管理概述 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。
AutoBucket: 根据数据量，计算分桶数。 对于分区表，可以根据历史分区的数据量、机器数、盘数，确定一个分桶。 分桶的数量理论上没有上限。 父主题： 数据分区和分桶
样例代码 此章节主要介绍CloudTable Doris冷热分离的使用命令，以及冷数据如何自动存储到obs桶中。 样例代码 自动存储冷数据。 创建冷数据自动归档到冷存储的数据迁移策略testPolicy。
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。
【建议】对于有大量历史分区数据，但是历史数据比较少，或者不均衡，或者查询概率的情况，使用如下方式将数据放在特殊分区： 对于历史数据，如果数据量比较小我们可以创建历史分区（比如年分区，月分区），将所有历史数据放到对应分区里。
主要操作步骤： 建立数据库的连接。 建立一张人员信息表。 插入数据（样例代码中数据为随机生成）。 根据条件查询数据。 父主题： 开发程序
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