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优势。本样例工程以城市+区域+时间作为RowKey,列都存储在info列族中。 当天整点写入数据,同时一天前数据查询频率较低,节省存储空间设置冷热分离,将一天前数据自动归档到冷存储。 父主题: 开发HBase冷热分离应用
集群列表 集群管理列表按照集群状态顺序排列,服务中的集群显示在最前端。 表1 集群管理列表参数 参数 参数说明 集群名称 集群的名称,创建集群时设置。 集群状态 集群当前所处状态,包括创建中、服务中、亚健康、创建失败、冻结。 任务状态 集群任务的状态信息。 引擎类型 Doris 集群版本
Doris计费样例 计费场景 按需计费场景:某用户于2023/03/18 15:00:00购买了一个Doris集群,集群使用时间为1小时。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
两部分信息统一存放在一张表中。 表中的列按照是否设置了AggregationType,分为Key(维度列)和Value(指标列)。没有设置AggregationType的,如user_id、date、age、sex称为Key,而设置了AggregationType的称为Value。
HBase计费样例 计费场景 按需计费场景:某用户于2023/03/18 15:00:00购买了一个HBase集群,集群使用时间为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
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");
模型在查询时不需要执行聚合操作,并且支持谓词和索引下推,能够在支持实时和频繁更新等场景的同时,提供高效查询。 数据分布 建表时,您可以通过设置合理的分区和分桶,实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集,并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁
Doris集群管理 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
oncurrent_num 5 否 int 未更改 - (0,10) 5 该参数限制了一个例行导入作业最大的子任务并发数。建议维持默认值。设置过大,可能导致同时并发的任务数过多,占用集群资源。 dynamic_partition_enable true 否 boolean 未更改
p201703_all * 2017-04-01, 1000 --> 无法导入 * 2017-05-01, 1000 --> 无法导入 验证方法: 插入一条数据并检查存入到哪个分区。分区字段VisibleVersionTime、VisibleVersion刚刚有更新的分区即为刚插入数据所在的分区。
boost::shared_ptr<TProtocol> protocol(new TBinaryProtocol(transport)); // 设置表名 std::string ns("default"); std::string table("test"); TTableName