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自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致云服务器被自动删除。自动续费的规则如下所述： 以云CloudTable集群的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 CloudTable自动续费周期以您选择的续费时长为准。例如，您选择了3个月，云服务器即在每次到期前自动续费3个月。
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握HBase冷热分离的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于实时记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表： 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen Longgang
单击“查询”，查看对应的操作事件。 在需要查看的事件左侧，单击展开该记录的详细信息。 图1 事件 在需要查看的事件右侧，单击“查看事件”，弹出一个窗口，显示了该操作事件结构的详细信息。 图2 查看事件 关于云审计服务事件结构的关键字段详解，请参见《云审计服务用户指南》的事件结构章节。 父主题：
、规格变更、修改参数等）时，可以执行扩容操作。需要注意的是： 扩充目标实例的存储容量，单位：GB。 FE节点的最大扩充后的磁盘容量是2000G。 BE节点的最大扩充后的磁盘容量是10000G。 扩充后的磁盘容量都是100G的倍数。 操作步骤 登录CloudTable管理控制台。 单击集群管理，显示当前集群列表。
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 demo; 使用数据库demo。
Doris运行中，FE节点会监控元数据中各磁盘的负载情况，一旦出现数据不均衡，会立刻将高负载磁盘上的数据拷贝一份至低负载磁盘，直到各磁盘间数据均衡。 哪些场景会影响数据均衡？ 频繁写入数据，导致各节点、磁盘的负载一直在变化，容易触发数据均衡。 数据均衡过程中，再次写入数据，容易打乱之前的数据均衡。 由于磁盘
模式下如何调用HBase开源接口进行Java应用程序的开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 应用程序开发流程 表1 应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解HBase的基本概念，了解场景需求，设计表等。 HBase 准备开发环境
创建库 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建数据库。 其中数据库名定义在clickhouse-example.properties文件的databaseName字段。 样例代码 private void createDatabase(String
表格存储服务器的计费项由集群规格费用组成。 HBase、Doris、ClickHouse计费项 表1 HBase/Doris/ClickHouse计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算规格 计费因子：vCPU和内存，不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力。
CREATE DATABASE 本章节介绍创建数据库的基本用法。 CREATE DATABASE CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名]; 表1 参数说明 参数 说明 db_name 数据库
CloudTable数据进行删除，导致索引表和数据表不对应查询异常处理办法？ 问题现象 查询CloudTable表内的数据，出现count值和list数据条数不一致的情况，频繁出现数据丢失的问题，项目运行中，还有许多链接超时的情况。 分析原因 删除数据后，导致索引表和数据表不对应，导致异常。 处理方法 短期：通过离线流进行批处理，在第二天补数据。
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
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
ow，一个有确切范围的Scan，性能会更好些。 可以设置Batch和Caching关键参数。 Batch 使用Scan调用next接口每次最大返回的记录数，与一次读取的列数有关。 Caching RPC请求返回next记录的最大数量，该参数与一次RPC获取的行数有关。 父主题： 样例代码说明
时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count( * ) 查询很不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。 Aggregate Key相同时，新旧记录进行聚合，目前支持的聚合函数有
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握Doris的开发过程，并且对冷热分离的应用场景有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统，test_tbl用于实时用户访问网站的记录，记录数据如下表： 表1 原始数据 timestamp type error_code error_msg
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握ClickHouse冷热分离的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统，test_tbl用于实时用户访问网站的记录，记录数据如下表： 表1 原始数据 timestamp type error_code
创建表 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建分布式表和本地表。 createSql为本地表，createDisSql为基于本地表的分布式表。 样例代码 private void createTable(String databaseName
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
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