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建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容，了解CloudTable相关的基础知识，包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍，以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握标签索引的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签，以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如，需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少？以及是哪些用户？ 用户信息表字段如下：
典型场景说明 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户需要开发一个应用程序，用于存储或根据一定条件查询人员的姓名、年龄和入职日期。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）。
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握Doris的开发过程，并且对冷热分离的应用场景有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统，test_tbl用于实时用户访问网站的记录，记录数据如下表： 表1 原始数据 timestamp type error_code error_msg
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握ClickHouse冷热分离的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统，test_tbl用于实时用户访问网站的记录，记录数据如下表： 表1 原始数据 timestamp type error_code
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。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。
典型场景说明 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。
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握HBase冷热分离的开发过程，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，用于实时记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表： 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen Longgang
配置并导入样例工程 背景信息 获取ClickHouse开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 操作场景 ClickHouse针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习ClickHouse工程。 操作步骤 在应用开发环境中，导入代码样例工程到IntelliJ IDEA开发环境。
KEY。三种模型中数据都是按KEY进行排序。 Aggregate模型。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count( * ) 查询很不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式
、列族名、冷热时间线。 创建表有两种方式（强烈建议采用预分Region建表方式）： 快速建表，即创建表后整张表只有一个Region，随着数据量的增加会自动分裂成多个Region。 预分Region建表，即创建表时预先分配多个Region，此种方法建表可以提高写入大量数据初期的数据写入速度。
表，并指定表名、列族名。创建表有两种方式（强烈建议采用预分Region建表方式）： 快速建表，即创建表后整张表只有一个Region，随着数据量的增加会自动分裂成多个Region。 预分Region建表，即创建表时预先分配多个Region，此种方法建表可以提高写入大量数据初期的数据写入速度。
影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。 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
CloudTable jvm_old_gc_coun 老年代GC次数 观测是否出现长时间的FullGC。 ≥0 60s SYS.CloudTable jvm_old_gc_time 老年代GC耗时 观测是否出现长时间的FullGC。 ≥0 ms 60s SYS.CloudTable
后重试的时间成本很高。 可以通过如下公式计算出Doris集群期望最大导入文件数据量： 期望最大导入文件数据量=14400s*10M/s*BE个数。 比如：集群的BE个数为10个。 期望最大导入文件数据量=14400s*10M/s*10 =1440000M≈1440G。 一般用户的
【规则】通过limit限制查询返回的数据量，节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大，客户端有可能出现内存溢出等服务异常。在前端使用ClickHouse的场景下，如果要查询的数据量比较大，建议每次可适当的进行分页查询返回数据，以减少查询数据量对网络带宽和计算资源的占用。 【规则】关联查询必须大表join小表。
配置并导入工程 背景信息 将CloudTable样例代码工程导入到Eclipse，就可以开始CloudTable应用开发样例的学习。 前提条件 运行环境已经正确配置，请参见准备Windows运行环境。 操作步骤 把样例工程上传到Windows开发环境中。样例工程的获取方法请参见下载样例工程。
冷热分离概述 海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 背景 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
scanner程序可以在一个broker加载作业中处理的最大字节数。通常，每个BE都有一个broker scanner程序单个BE处理的数据量的最大值,默认为3G。如果单个BE导入的数据量>max_bytes_per_broker scanner会报错,需要调大参数max_bytes per_broker_scanner
日志查询：记录用户对集群操作信息，便于集群运行异常时定位分析问题原因。 产品优势 HBase原生接口：兼容原生HBase接口，架构高可用，计算和存储分离保证高可靠，内核深度优化。 易使用：支持二级索引，满足数据非主键查询需求，简单易用。 低成本：支持冷热分离，满足数据归档、访问频率较低历史数据存储需求，降低存储成本。
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