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python通过thrift访问cloudtable，多个任务并行缓慢 问题现象 访问CloudTable HBase数据表，多个任务并行缓慢。 分析原因 集群节点存在GC内存泄漏，需要对节点进行灰度重启。 另外分析问题是否存在负载过高的问题，联系相关工作人员处理。 解决办法 重
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握标签索引的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签，以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如，需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少？以及是哪些用户？ 用户信息表字段如下：
添加租户 Doris的多租户管理，目的是为了多个用户在同一Doris集群内进行数据操作时，减少相互之间的干扰，能够将集群资源更合理的分配给各用户。且集成了租户生命周期管理、租户资源配置和租户资源使用统计等功能，为企业提供了成熟的多租户管理模型，实现集中式的租户和业务管理。 新建租户步骤
数据分布 数据分片 Doris表按两层结构进行数据划分，分别是分区和分桶。 每个分桶文件就是一个数据分片（Tablet），Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集，并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一
插入数据 功能介绍 如下示例代码通过循环batchNum次，构造示例数据并通过PreparedStatement的executeBatch()方法批量插入数据。 其中数据类型为创建的表所指定的三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 样例代码 String insertSql
插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，我们需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 public
插入数据 功能介绍 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，我们需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 开启冷热分离特性表的写入逻辑和正常表写入逻辑一致。
写入数据 写入数据接口和HBase原生API一致。 样例代码 public void testPut() { LOG.info("Entering testPut."); try(Table table = conn.getTable(tableName)) { List<Put>
查询数据 功能介绍 查询语句1：querySql1查询创建表创建的tableName表中任意10条数据；查询语句2：querySql2通过内置函数对创建表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。 样例代码 private void queryData(String
使用Import工具导入数据 使用Import工具，可以导入HBase的SequenceFile数据文件到CloudTable的HBase中。Import工具是客户端工具安装包中自带的一个工具。 SequenceFile文件是指使用Export工具从HBase导出的数据文件。 准备一台安
数据导入 总览 批量数据导入 父主题： Doris应用开发指导
数据表 在Doris中，数据以表的形式进行逻辑上的描述。表是具有相同模式的同质数据的集合。 一张表包括行（Row）和列（Column）。Row即用户的一行数据。Column用于描述一行数据中不同的字段，可以根据实际情况采用不同的数据类型（如整型、字符串、布尔型等）。 从OLAP场
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。 代码样例 public void testDelete() { LOG.info("Entering testDelete."); byte[] rowKey
Resource Not Found 998756 2024-03-20 20:35:00 数据规划 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： 开发Doris冷热分离应用
Resource Not Found 998756 2024-03-25 12:08:00 数据规划 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： 开发ClickHouse冷热分离应用
可以看到，用户10004的已有数据和新导入的数据发生了聚合。同时新增了10005用户的数据。 数据的聚合，在Doris中有如下三个阶段发生： 每一批次数据导入的ETL阶段。该阶段会在每一批次导入的数据内部进行聚合。 底层BE进行数据Compaction的阶段。该阶段，BE会对已导入的不同批次的数据进行进一步的聚合。
通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户需要开发一个应用程序，用于存储或根据一定条件查询人员的姓名、年龄和入职日期。主要操作步骤： 建立数据库的连接。 建立一张人员信息表。 插入数据（样例代码中数据为随机生成）。 根据条件查询数据。
数据导入导出 本章节主要介绍使用ClickHouse客户端导入导出文件数据的基本语法和使用说明。 CSV格式数据导入导出 CSV格式数据导入。 非安全集群 cat csv_ssl | ./clickhouse client --host 192.168.x.x --port port
数据类型 此章节描述ClickHouse的数据类型。 数据类型表 表1 数据类型表 分类 关键字 数据类型 描述 整数类型 Int8 Int8 取值范围：【-128，127】 Int16 Int16 取值范围：【-32768，32767】 Int32 Int32 取值范围：【-2
批量数据导入 Broker Load Stream Load 父主题： 数据导入
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