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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，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。 父主题： 开发HBase冷热分离应用
索引列的快速查询。 索引TTL 支持索引表TTL，用于支持数据表开启TTL的场景，为了保障与数据表的一致性，索引表TTL将自动继承数据表索引列和覆盖列的TTL，不支持手动指定。 索引在线变更 支持索引在线创建、删除和修改状态，不影响数据表读写。 索引在线修复 当查询命中的索引数据
单分析等应用。 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。
您可以在管理控制台选择页面上方的“费用 > 费用账单”，进入费用中心，在“账单管理”查看资源的费用账单，以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到
参数修改完成后，可以单击“修改历史”页签查看参数修改的历史。 在“修改历史”页签中可以查看如下信息： 参数名：被修改过的参数名。 旧值：修改前的参数值。 新值：修改后的参数值。 修改时间：记录用户修改参数值的时间。 HBase参数说明 CloudTable集群当前可以修改的参数如表1所示。 hbase.regionserver
侧做到At-Most-Once语义。如果结合上游系统的At-Least-Once语义，则可以实现导入数据的Exactly-Once语义。 同步和异步 Doris目前的导入方式分为两类，同步和异步。如果是外部程序接入Doris的导入功能，需要判断使用导入方式是哪类再确定接入逻辑。 同步
资源，轻松构建企业海量数据存储系统。 实时查询。 HBase的列式KeyValue存储机制，适用于企业用户明细数据即时查询，基于主键的低时延点查，响应时延一般为秒级或毫秒级，方便用户对数据的实时分析。 HBase的架构和详细原理介绍，请参见：https://hbase.apache
支持的关键操作审计日志 CloudTable使用云审计服务，可以记录与CloudTable服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 CloudTable的以下关键操作事件将记录审计日志，详细内容如表1所示。 表1 云审计服务支持的CloudTable操作事件列表 操作名称
index：表示需修改索引状态的数据表的名称。 idx_state_opt：表示修改索引的目标状态，可选参数如下： indexnames.to.inactive：表示将指定的索引转换为INACTIVE状态。 indexnames.to.active：表示将指定的索引转换为ACTIVE状态。
中将会限制查询的性能。 如果冷存储中存储的一行数据中的某个字段更新，则更新的字段存储在热存储中。如果指定HOT_ONLY或TimeRange参数仅查询热存储中的数据，则只返回更新的字段。如果要返回整行的数据，则必须在不指定HOT_ONLY或TimeRange参数的情况下执行查询，
testtb 样例代码工程中需要创建的表名称，可以根据实际情况修改。 batchRows 10000 一个批次写入数据的条数。 batchNum 10 写入数据的总批次。 clickhouse_dataSource_ip_list - clickhouse节点的ip和http端口集合，例如配
【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
数据读写类 CloudTable HBase存储的是原始数据吗？ 为什么HBase无法写入数据？ HBase集群写入数据大小不能超过多少？ HBase表格存储的每日新增数据使用量怎么查看? 怎么查看catalog指定数据库下的列表？ 访问CloudTable HBase集群报错，hmaster域名不识别？
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。
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，冷数据降低
应用客户端，通常是需要提交任务（或者作业）的应用程序。 Application Server 应用服务端，通常是应用客户端需要访问的应用程序。 Kerberos 提供安全认证的服务。 KerberosAdmin 提供认证用户管理的进程。 KerberosServer 提供认证票据分发的进程。 父主题： Doris连接管理
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。
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
端口（该port是Broker服务监听的PLAINTEXT协议端口号）。 获取下游ip地址和端口：进入集群详情页可查看节点ip和端口。 创建Flink作业，请参见使用DLI提交作业Flink作业。 选择1中创建的Flink作业，单击操作列的“编辑”，添加SQL进行数据同步。 create
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
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