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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GB级别。
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
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
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
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 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
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
冷热分离概述 CloudTable HBase支持冷热分离功能，将数据分类存储在不同介质上，有效降低存储成本。 冷热分离特性仅支持HBase 2.4.14及以上版本。 冷热分离场景下，热盘不支持缩容。 背景 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
ClickHouse访问RDS MySQL服务 ClickHouse面向OLAP场景提供高效的数据分析能力，支持通过MySQL等数据库引擎将远程数据库服务器中的表映射到ClickHouse集群中，后续可以在ClickHouse中进行数据分析。以下操作通过ClickHouse集群和
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
修改索引状态 索引状态介绍 索引状态反映了索引当前的使用情况，全局二级索引支持以下五种状态： ACTIVE：索引正常，可以正常读写。 UNUSABLE：索引被禁用，索引数据会正常写入，查询时无法使用这个索引。 INACTIVE：索引异常，索引数据与数据表不一致，跳过生成这个索引的索引数据，查询数据时无法使用这个索引。
ClickHouse组件使用规范 本章节介绍ClickHouse组件使用规范。 建表规范 【规则】不要在system库中创建业务表。system数据库是ClickHouse默认的系统数据库，默认数据库中的系统表记录的是系统的配置、元数据等信息数据。业务在使用ClickHouse的
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：
连接管理概述 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
ClickHouse集群创建表格后提示另外一个节点不存在此数据库？ 问题现象 创建表格时提示另外一个节点不存在此数据库。 图1 结果示意图 原因分析 在创建集群的时候，只在一节点上创建了数据库在其他的节点上未创建数据库。 处理方法 在其他的节点上创建数据库。 方法一： 创建数据库。
样例代码 此章节主要介绍CloudTable Doris冷热分离的使用命令，以及冷数据如何自动存储到obs桶中。 样例代码 自动存储冷数据。 创建冷数据自动归档到冷存储的数据迁移策略testPolicy。 CREATE STORAGE POLICY testPolicy PROPERTIES(
Doris组件使用规范 本章节介绍Doris组件使用规范。 建表规范 【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
冷热分离概述 CloudTable Doris支持冷热分离功能，将数据分类存储在不同介质上，有效降低存储成本。 CloudTable Doris冷热分离特性仅支持Doris 2.0.5及以上版本。 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
最佳实践 关于Partition和Bucket的数量和数据量的建议 一个表的Tablet总数量等于 (Partition num*Bucket num)。 一个表的Tablet数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个Tablet的数据量理论上没有上下界，但
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