检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
相同或不同。 分桶列的选择,是在查询吞吐和查询并发之间的一种权衡: 如果选择多个分桶列,则数据分布更均匀。如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件,那么该查询会触发所有分桶同时扫描,这样查询的吞吐会增加,单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。 如果仅选择一
使用Get读取数据 功能简介 要从表中读取一条数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Get对象。 可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。 查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 public void
有高度的整合能力。 画像数据存储和查询 应用场景: 画像通常用一些标签来刻画自然人/物的特征,而每一个自然人/物所拥有的标签集合是不确定的,数据更新非常频繁,这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型,天然适合非结构化数据的存储,
参数修改完成后,可以单击“修改历史”页签查看参数修改的历史。“修改历史”页面中显示如下信息。 表1 参数说明 参数 参数说明 参数名 被修改过的参数名。 旧值 修改前的参数值。 新值 修改后的参数值。 修改时间 记录用户修改参数值的时间。 Doris参数修改状态 表2 状态 状态
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 许多客户的Hive
影响数据均衡和查询效率,考虑查询吞吐是为了利用查询SQL的分桶剪裁优化避免全桶扫描提升查询性能,所以优先考虑哪些数据较为均匀且常用于查询条件的列适合做分桶列。 【强制】2000kw 以内数据禁止使用动态分区(动态分区会自动创建分区,而小表用户客户关注不到,会创建出大量不使用分区分桶)。
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及响应速度要求。而随着历史数据的不断增多
API概览 CloudTable提供的符合RESTful API的设计规范的接口,如表1所示。 表1 接口 接口 功能 API URI 集群管理 创建CloudTable集群 POST /v2/{project_id}/clusters 查询CloudTable集群详情 GET
根据典型场景说明中的业务进行功能分解,需要开发的功能点如下: 表1 冷热分离功能 步骤 代码实现 步骤1:创建ClickHouse冷热分离表。 请参见创建ClickHouse冷热分离数据表。 步骤2:插入数据。 请参见插入验证数据。 步骤3:查询插入的数据。 请参见查询插入数据。 父主题:
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,也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此,Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景,用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
开发思路 功能分解 根据上述的业务场景进行功能分解,需要开发的功能点如表1所示。 表1 在HBase中开发冷热分离的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明中的信息创建表。 请参见创建表。 2 写入数据。 请参见插入数据。 4 根据城市、区域、时间查询温度和湿度。 请参见使用Get读取数据。
1~2147483647 租户最大等待执行的查询任务数。超过并发数的SQL会进入队列等待,当队列满了之后,新提交的查询会被拒绝。 队列等待时长(毫秒) 1~2147483647 租户等待执行的查询任务最大的等待时长。如果查询等待时间超过该值,那么查询会被拒绝,时间单位为毫秒。 开启内存软隔离
根据典型场景说明中的业务进行功能分解,需要开发的功能点如下: 表1 冷热分离功能 步骤 代码实现 步骤1:创建自动归档冷数据策略。 请参见自动存储冷数据。 步骤2:数据表关联数据迁移策略。 请参见数据表关联策略。 步骤3:插入数据。 请参见插入数据。 步骤4:查询插入的数据。 请参见查询插入的数据。
功能分解 根据上述的业务场景进行功能分解,需要开发的功能点如表1所示。 表1 在HBase中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明中的信息创建表。 请参见创建表。 2 导入用户数据。 请参见插入数据。 3 增加“教育信息”列族,在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。
ClickHouse作为一款独立的DBMS系统,使用SQL语言就可以进行常见的操作。开发程序示例中,全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述。 设置属性:设置连接ClickHouse服务实例的参数属性。 建立连接:建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建库:创建ClickHouse数据库。
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,冷数据
时,改变集群资源,轻松构建企业海量数据存储系统。 实时查询。 HBase的列式KeyValue存储机制,适用于企业用户明细数据即时查询,基于主键的低时延点查,响应时延一般为秒级或毫秒级,方便用户对数据的实时分析。 HBase的架构和详细原理介绍,请参见:https://hbase
行进一步的聚合。 数据查询阶段。在数据查询时,对于查询涉及到的数据,会进行对应的聚合。 数据在不同时间,可能聚合的程度不一致。例如一批数据刚导入时,可能还未与之前已存在的数据进行聚合。但是对于用户而言,用户只能查询到聚合后的数据。即不同的聚合程度对于用户查询而言是透明的。用户需始
果频繁查询的大量数据在冷存储中将会限制查询的性能。 如果冷存储中存储的一行数据中的某个字段更新,则更新的字段存储在热存储中。如果指定HOT_ONLY或TimeRange参数仅查询热存储中的数据,则只返回更新的字段。如果要返回整行的数据,则必须在不指定HOT_ONLY或TimeRa
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,也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此,Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景,用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。