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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（
使用时长计费，秒级计费，按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用，无需提前预置资源，从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。 包年/包月：根据集群购买时长，一次性支付集群费用。 新建包周期集群订单异常导致全额退费，实
多版本机制，支持保存数据的多个历史版本。 通用海量KeyValue数据存储与查询 应用类型 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。 应用场景 支持离线、在线海量KeyValue数据高速写入，并提供低
图2 切换到创建的Catalog 查看映射过来的数据库。 show databases; 图3 查看数据库 使用数据库。 use 数据库名; 图4 使用数据库 查看数据库表。 show tables; 图5 查看数据库表 父主题： 数据读写类
类型。 数据写入 【规则】外部模块保证数据导入的幂等性。 ClickHouse不支持数据写入的事务保证。通过外部导入数据模块控制数据的幂等性，比如某个批次的数据导入异常，则drop对应分区数据或清理掉导入的数据后，重新导入该分区或批次数据。 【规则】大批量少频次的写入数据。 Cl
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。
而新的Multi-Catalog功能在原有的元数据层级上，新增一层Catalog，构成Catalog->Database->Table的三层元数据层级。其中，Catalog可以直接对应到外部数据目录。目前支持的外部数据目录包括： Hive JDBC: 对接数据库访问的标准接口（JDBC）来访问各式数据库的数据。 该功
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
示例： 删除表t1。 drop table t1 SYNC; 在删除复制表时，因为复制表需要在Zookeeper上建立一个路径，存放相关数据。ClickHouse默认的库引擎是原子数据库引擎，删除Atomic数据库中的表后，它不会立即删除，而是会在24小时后删除。在删除表时，加上
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命令实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。
指定的源表数据插入到物化视图中。不指定POPULATE关键字时，物化视图只会包含在物化视图创建后新写入源表的数据。 说明： 一般不推荐使用POPULATE关键字，因为在物化视图创建期间写入源表的数据将不会写入物化视图中。 SELECT ... SELECT子句。当数据写入物化视图
Service，简称OBS）存储集群数据的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 了解更多OBS的相关信息，请参见对象存储服务。 云数据迁移CDM CloudTable使用云数据迁移（Cloud Data Migration，简称CDM），可以将云上云下或第三方云上的多种数据源的数据迁移到CloudTable集群的HBase表中。
let数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。
23:00:00 28 54 数据规划 合理地设计表结构、行键、列名能充分利用HBase的优势。本样例工程以城市+区域+时间作为RowKey，列都存储在info列族中。 当天整点写入数据，同时一天前数据查询频率较低，节省存储空间设置冷热分离，将一天前数据自动归档到冷存储。 父主题：
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
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。 原理介绍 CloudTable HBase支持对同一张表的数据进行冷热分离存储。用户在表上配置数据冷热时间分界点后，HBase会依赖用户写入数据的时间戳（毫秒）和时间分界点来判断数据的冷热。数据开始存储在热存储上，随
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。
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 支持的数据格式 不同的导入方式支持的数据格式不同。
在顶部菜单栏中选择“费用中心 > 费用账单”，进入费用账单页面。 选择“流水和明细账单 > 明细账单”，在如下图所示位置单击鼠标左键，复制资源名称。 图3 复制资源名称 登录管理控制台，选择“大数据 > 表格存储服务”，进入云服务列表页面。 选择资源所在区域，在集群管理中，根据集群名称找到对应CloudT
num*replication num）秒。如果创建较多的数据分片，并且其中有分片创建失败，则可能导致等待较长超时后，才会返回错误。 正常情况下，建表语句会在几秒或十几秒内返回。如果超过一分钟，建议直接取消掉这个操作，前往FE或BE的日志查看相关错误。 父主题： 数据分区和分桶
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