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HBase是一个面向列的数据库,一行数据,可能对应多个列族,而一个列族又可以对应多个列。通常,写入数据的时候,我们需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 开启冷热分离特性表的写入逻辑和正常表写入逻辑一致。
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。 背景 许多客户的Hive
【强制】创建表指定分桶buckets时,每个桶的数据大小为应保持在100M-3G之间,单分区中最大分桶数据不超过5000。 【强制】表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 【强制】分桶的列不要设置太多,一般情况下1或2个列,同时需要兼顾数据分布均匀和查询吞吐之间的均衡,考虑数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜
扩容计算单元:用户根据实际需要或业务情况,动态的增加计算单元的个数,保证读写性能。集群自适应的实现负载均衡,保证业务不中断,平滑扩容。扩容计算单元将会产生额外的费用。 管理集群:对创建的集群进行管理。 指标监控:集群运行中,收集各项监控数据,上报云监控(Cloud Eye),向用户以图形化的方式呈现集群运行状
Doris快速入门 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
5及以上版本。 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及响应速度要求。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
每个分桶文件就是一个数据分片(Tablet),Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集,并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一个Partition,相应的多个Tablet在逻辑上归属于不同的分区(Partition)。而一个Par
ID] Name node的rpc地址,数量与namenode数量相同,与hdfs-site.xml保持一致。 dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] HDFS客户端连接活跃namenode的Java类,通常是 org
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,在进行其他类型的聚合查询时,需要考虑语意正确性。 Aggregate Key相同时,新旧记录进行聚合,目前支持的聚合函数有
要从表中读取一条数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 针对开启冷热分离特性的列族,可以从冷热存储中查询数据,也可以只从热存储中查询数据。
数据表 在Doris中,数据以表的形式进行逻辑上的描述。表是具有相同模式的同质数据的集合。 一张表包括行(Row)和列(Column)。Row即用户的一行数据。Column用于描述一行数据中不同的字段,可以根据实际情况采用不同的数据类型(如整型、字符串、布尔型等)。 从OLAP场
endpoint获取方式如下所示: fs.obs.access.key与fs.obs.secret.key的获取方式请参见对象存储服务的获取访问密钥(AK/SK)章节。 fs.obs.endpoint的获取方式见请参见对象存储服务的获取终端节点章节。 查询插入的数据。 mysql> select * from
CloudTable服务基于弹性云服务器(Elastic Cloud Server。简称ECS)提供服务,用户需要在与CloudTable集群相同子网内创建ECS主机,并同步配置提供的集群zk地址,通过客户端或接口访问集群。 父主题: 连接访问类
画像通常用一些标签来刻画自然人/物的特征,而每一个自然人/物所拥有的标签集合是不确定的,数据更新非常频繁,这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型,天然适合非结构化数据的存储,数据表无需预先定义schema,行与行之间不需要严格的列定义。 支持任意更新
插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库,一行数据,可能对应多个列族,而一个列族又可以对应多个列。通常,写入数据的时候,我们需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 public
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)。
数据迁移过程中原表默认为只读状态。 数据迁移的时候数据首先会保存在临时表中,执行的时候用迁移的数据表替换原表,该过程中可能读取到错误的数据,切换时间为秒级。 数据迁移过程中可能由于集群问题导致此过程暂停,根据报错集群修复继续执行任务。 数据迁移的时候,源节点和重分布节点必须存在相同表,这样才可以进行数据迁移。
max_bytes_per_broker_scanner配置限制了单个BE处理的数据量的最大值。max_broker_concurrency配置限制了一个作业的最大的导入并发数。最小处理的数据量(默认64M),最大并发数,源文件的大小和当前集群BE的个数 共同决定了本次导入的并发数。 本次导入并发数=Math.min
支持数据复制(带Replicated前缀的表引擎)。 支持数据抽样。 在写入数据时,该系列引擎表会按照分区键将数据分成不同的文件夹,文件夹内每列数据为不同的独立文件,以及创建数据的序列化索引排序记录文件。该结构使得数据读取时能够减少数据检索时的数据量,极大的提高查询效率。 RelacingMergeTree
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