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HBase监控页面 集群详情页面主要展示每个节点的CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、磁盘使用量、磁盘总量。 HBase集群详情页面查看 登录表格存储服务管理控制台。 单击集群列表页面，选择其中一个HBase集群 进入详情页面，详情页面显示监控页面的指标。 图1 HBase监控页面
怎么查看catalog指定数据库下的列表？ catalog是外部数据目录。下面以JDBC Catalog通过标准JDBC协议，连接其他数据源为例。 语法 CREATE CATALOG [IF NOT EXISTS] catalog_name PROPERTIES ("key
使用DLI Flink作业实时同步MRS Kafka数据至CloudTable HBase集群 此章节为您介绍数据实时同步的最佳实践，通过数据湖探索服务DLI Flink作业将MRS kafka数据实时同步给HBase，实现Kafka实时入库到HBase的过程。 了解DLI请参见数据湖探索产品介绍
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？ BE定期（每隔一分钟
使用DLI Flink作业实时同步MRS Kafka数据至CloudTable ClickHouse集群 此章节为您介绍数据实时同步的最佳实践，通过数据湖探索服务DLI Flink作业将MRS kafka任务制造数据实时同步给ClickHouse，实现Kafka实时入库到ClickHouse
HBase表格存储的每日新增数据使用量怎么查看? HBase集群无法查看单个表的增量值，需要通过后台帮您查询，或者可以通过控制台查看每日新增数据，查看详情页已经使用的存储容量，通过记录存储容量值计算增量。 父主题： 数据读写类
CloudTable集群能够提供什么服务？ 表格存储服务（CloudTable Service，简称CloudTable）为用户提供专属集群，即开即用，适合业务吞吐量大，时延要求低的用户。 CloudTable提供基于HBase全托管的NoSQL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用于海量
HBase集群管理 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
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。所以通过Hive
Stream Load Stream 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
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、数据湖联邦查询加速等使用场景
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。 Aggregate模型。
Broker Load Broker Load是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。本文为您介绍Broker Load导入的基本原理、基本操作、系统配置以及最佳实践。 适用场景 源数据在Broker可以访问的存储系统中，如HDFS、OBS。 数据量在几十到百
概述 多源数据目录（Multi-Catalog）是Doris 1.2.0版本中推出的功能，旨在能够更方便对接外部数据目录，以增强Doris的数据湖分析和联邦数据查询能力。 在之前的Doris版本中，用户数据只有两个层级：Database和Table。当我们需要连接一个外部数据目录时
应用背景 CloudTable HBase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。 在海量大数据场景下，表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访问频率很低，同时这部分历史数据体量非常大，比如订单数据或者监控数据，
HBase应用场景 消息日志类数据存储和查询 应用场景： 消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据均可以存储和查询。 优势： 海量存储 支持离线、在线海量KeyValue数据存储，存储容量可扩展。 高性能读写 亿级写入吞吐量
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。 Cold（冷数据）：不允许更新或更新频率比较低
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。 Broker Load Stream Load
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。 冷热数据访问频率及性能要求不同：热数据访问频率高且需要快速响应
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及响应速度要求
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