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external table的方式创建一个外部数据目录中的表的映射，或通过create external database的方式映射一个外部数据目录中的Database。 如果外部数据目录中的Database或Table非常多，则需要用户手动进行一一映射，使用体验不佳。 而新的Multi-Ca
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。
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，而冷数据访问频率低且响应速度要求不高。
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
【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
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。 适用于TB～PB级以上的数据存储，提供动态
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 Catalog，我们不仅能访问Hive，也能访问使用Hive Metastore作为元数据存储的系统。 创建。
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 test_tbl1
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。
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
冷热分离场景下，热盘不支持缩容。 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
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
删除数据 功能简介 HBase通过Table实例的delete方法来Delete数据，可以是一行数据也可以是数据集。 具体删除方法根据用户使用场景选取。 代码样例 public void testDelete() { LOG.info("Entering testDelete
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
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）。
Domains类型是特定实现的类型： IPv4是与UInt32类型保持二进制兼容的Domains类型，用于存储IPv4地址的值。它提供了更为紧凑的二进制存储的同时支持识别可读性更加友好的输入输出格式。 IPv6是与FixedString（16）类型保持二进制兼容的Domain类型，用于
单击“Flink WebUI”右侧的链接，访问Flink WebUI。 在MRS Flink WebUI中创建Flink任务产生数据。 单击作业管理中的“新建作业”，弹出新建作业页面。 填写参数，单击“确定”，建立Flink SQL作业。如果修改SQL，单击操作列的“开发”，进入SQL页面添加以下命令。
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
单击“Flink WebUI”右侧的链接，访问Flink WebUI。 在MRS Flink WebUI中创建Flink任务产生数据。 单击作业管理中的“新建作业”，弹出新建作业页面。 填写参数，单击“确定”，建立Flink SQL作业。如果修改SQL，单击操作列的“开发”，进入SQL页面添加以下命令。
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