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需要几分钟,便可完成海量数据查询数据仓库的搭建,简单轻松地完成对数据的实时查询分析,提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务,基于ClickHouse优异的查询性能,查询效率数倍于传统数据仓库。 ClickHouse集群管理功能
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(
tion)方法创建Connection对象。传递的参数为上一步创建的Configuration。 Connection封装了底层与各实际服务器的连接以及与ZooKeeper的连接。Connection通过ConnectionFactory类实例化。创建Connection是重量级
tion)方法创建Connection对象。传递的参数为上一步创建的Configuration。 Connection封装了底层与各实际服务器的连接以及与ZooKeeper的连接。Connection通过ConnectionFactory类实例化。创建Connection是重量级
购买时长*节点数量 请参见表格存储服务器价格详情中的“规格价格”。 存储费用 数据存储单价*数据存储容量*节点个数*购买时长 请参见表格存储服务器价格详情中的“规格价格”。 图3 按需计费CloudTable Doris费用计算示例给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参
型提供不同的计算和存储能力。 按需计费、包年/包月 集群节点规格单价 * 购买时长 * 节点数量 实例规格单价请参见表格服务器价格详情中的“规格价格”。 数据存储 计费因子:存储空间,按统一标准进行计费 按需计费、包年/包月 存储单价 * 购买时长 * 存储容量 * 节点数量
假设您计划购买一个HBase/Doris/ClickHouse集群,在购买云服务器页面底部,您将看到所需费用的明细,如下图所示。 图1 HBase集群配置费用示例 图2 Doris集群配置费用示例 图3 ClickHouse集群配置费用示例 配置费用将包括以下部分: 节点费用:根据所选节点规格和节点数量计算的费用。
doris_fe_edit_log_read 元数据日志读取次数的计数 通过斜率观察元数据读取频率是否正常。 ≥0 60s SYS.CloudTable doris_fe_edit_log_write 元数据日志写入次数的计数 通过斜率观察元数据读取频率是否正常。 ≥0 60s SYS.CloudTable
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。
您需要申请一台弹性云服务器作为客户端主机,用于安装CloudTable的客户端工具,然后在弹性云服务器上使用CloudTable客户端访问CloudTable集群。所申请的弹性云服务器和CloudTable集群必须在相同的区域、虚拟私有云、子网和安全组,并且,您还需要为弹性云服务器配置正
CloudTable作为大数据存储服务,提供高效的kv随机查询能力。在此基础上,CloudTable服务引入自研的分布式多维标签索引能力,存储格式与计算基于位图进行。用户可以根据自身业务需求来定义HBase表中的哪些字段需要构建标签索引,用户写入数据时将自动生成标签数据。同时,标签索引基
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。 create database
disk_throughput_write_rate 磁盘读速率 统计每秒从测量对象读出数据量 >= 0 Byte/s 1分钟 disk_throughput_read_rate 磁盘写速率 统计每秒写到测量对象的数据 >= 0 Byte/s 1分钟 cmdForTotalMemory 总内存大小
安全组 安全组用来实现安全组内和安全组间弹性云服务器的访问控制,加强弹性云服务器的安全保护。用户可以在安全组中定义各种访问规则,这些规则可以限定弹性云服务器的哪些端口或者协议可以访问,这些访问规则可以作用在进出虚拟机的网络访问上。当弹性云服务器加入该安全组后,即受到这些访问规则的保
安全组 安全组用来实现安全组内和安全组间弹性云服务器的访问控制,加强弹性云服务器的安全保护。用户可以在安全组中定义各种访问规则,这些规则可以限定弹性云服务器的哪些端口或者协议可以访问,这些访问规则可以作用在进出虚拟机的网络访问上。当弹性云服务器加入该安全组后,即受到这些访问规则的保
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。
安全组 安全组用来实现安全组内和安全组间弹性云服务器的访问控制,加强弹性云服务器的安全保护。用户可以在安全组中定义各种访问规则,这些规则可以限定弹性云服务器的哪些端口或者协议可以访问,这些访问规则可以作用在进出虚拟机的网络访问上。当弹性云服务器加入该安全组后,即受到这些访问规则的保
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。 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。
分桶 根据分桶列的Hash值将数据划分成不同的Bucket。 如果使用了Partition,则DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用Partition,则描述的是对整个表的数据的划分规则。 分桶列可以是多列,Aggregate和Uniq