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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 jar包访问表格存储服务，支持1
钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 背景信息 假定这是一张学生成绩表信息，使用客户端实现业务操作：
钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 ClickHouse集群管理功能
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
Doris、ClickHouse提供的全托管数据存储和分析服务。CloudTable提供GB~PB级数据存储和分析能力，用于在线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。 CloudTable产品架构 CloudTable产品架构如下图所示：
ClickHouse是Click Stream+Data WareHouse的缩写，起初应用于一款Web流量分析工具，基于页面的单击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在全球有大量的应用和实践。
StarRocks集群管理 StarRocks简介 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
Doris集群管理简介 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
对业务进行增长分析，平均查询延时10s，95分位的查询延时30s以内，每天的SQL查询量为数万条。 统一数仓构建 ：一个平台满足统一的数据仓库建设需求，简化繁琐的大数据软件栈。Doris构建的统一数仓，替换了原来由Spark、Hive、Kudu、HBase、Phoenix组成的旧架构，架构大大简化。
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
在场景示例中可查看本服务更详细的场景SDK使用方法。 图3 场景示例 SDK列表 表1提供了CloudTable服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 表1 SDK列表 编程语言 Github地址 参考文档 Java huaweicloud-sdk-java-v3
load是一个同步的导入方式，用户通过发送HTTP协议发送请求将本地文件或数据流导入到Doris中。Stream load同步执行导入并返回导入结果。用户可直接通过请求的返回体判断本次导入是否成功。 Stream load主要适用于导入本地文件，或通过程序导入数据流中的数据。 基本原理 下图展示了Stream
HBase产品简介 HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 HBase适用场景有： 海量数据存储。 适用
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。
java-5.1.47.jar。需将Jar包预先存放在FE和BE部署目录的jdbc_drivers/目录下。系统会自动在这个目录下寻找。 本地绝对路径。如file:///path/to/mysql-connector-java-5.1.47.jar。需将Jar包预先存放在所有FE/BE节点指定的路径下。
而冷数据访问频率低且响应速度要求不高。 原理介绍 创建表：CloudTable Doris通过文件系统在本地数据目录创建目录。 写数据：调用文件系统相关功能，生成文件到本地数据目录下。 合并数据：定期读取数据文件rowset，判断数据时间戳和时间线。如果当前时间减去写入时间小于
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
全局二级索引限制与约束 使用场景限制 GSI不支持与HIndex（LSI）同时使用，即不支持在同一个数据表上同时创建本地索引与全局索引。 索引表不支持容灾。 不支持直接对索引表执行DISABLE、DROP、MODIFY和TRUNCATE操作。 索引DDL操作支持修改索引状态、删除
OBS并删除本地数据，之后新导入的数据生成的新Part达到容量上限或冷却时间后也会上传到OBS。 查询数据：用户在数据表上进行对应的查询，ClickHouse会根据对应表的存储策略信息查询到对应Bucket的根目录，并根据不同表下Part信息下载查询所需的数据到本地进行运算。 父主题：
16U64G（本地盘容量：3.2T）。 16U128G（本地盘容量：3.2T）。 32U128G（本地盘容量：6.4T）。 64U256G（本地盘容量：6.4T）。 存储规格 磁盘：支持本地SSD盘。 容量根据选择的计算规格变化。 节点数量 选择集群中的节点个数。 支持的节点数范围3~100。
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