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火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授
操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 安装JDK，版本为1.8.0_272。 安装和配置IntelliJ IDEA 开发环境的基本配置，建议使用2019.1或其他兼容版本。
network_throughput_inbound_rate 网络吞吐流入速率 每个节点每秒的网络流入数据量。 Byte/s 60 network_throughput_outgoing_rate 网络吞吐流出速率 每个节点每秒的网络流出数据量。 Byte/s 60 clickhouse_process_survival
单击“购买弹性云服务器”。 配置弹性云服务器参数。 选择CPU架构和规格。 图1 规格图 选择镜像和磁盘规格。 图2 选择镜像和磁盘规格 单击下一步：网络配置。 选择VPC和安全组。 图3 VPC图 如果已有VPC和安全组，则选择已有的VPC和安全组。 如果没有创建的VPC，请单击“前往控制台创建”，新建VPC。
单击“购买弹性云服务器”。 配置弹性云服务器参数。 选择CPU架构和规格。 图1 规格图 选择镜像和磁盘规格。 图2 选择镜像和磁盘规格 单击下一步：网络配置。 选择VPC和安全组。 图3 VPC图 如果已有VPC和安全组，则选择已有的VPC和安全组。 如果没有创建的VPC，请单击“前往控制台创建”，新建VPC。
【规则】通过limit限制查询返回的数据量，节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大，客户端有可能出现内存溢出等服务异常。在前端使用ClickHouse的场景下，如果要查询的数据量比较大，建议每次可适当的进行分页查询返回数据，以减少查询数据量对网络带宽和计算资源的占用。 【规则】关联查询必须大表join小表。
使用CDM迁移数据到CloudTable 登录云数据迁移管理控制台，创建一个CDM集群。 创建的CDM集群需要与CloudTable集群具有相同的区域、可用区、虚拟私有云、子网以及安全组。 详细的操作步骤，请参见《云数据迁移用户指南》中的创建集群章节。 在新建的CDM集群中，创建一个源连接。 CDM支
以尽可能快地处理每个查询。查询效率数倍于传统数据仓库，单个查询的峰值处理性能高达每秒数TB。 安全可靠：用户集群独立部署，支持VPC私有网络隔离，数据访问安全多重保障。 成本更低：利用云端高性价比设备，构建极具成本优势的托管ClickHouse集群。 父主题： 集群管理功能简介
is_frozen String 集群是否被冻结。 false：不冻结 true：冻结 vpc_id String VPC ID，创建集群节点所在的虚拟私有ID。 sub_net_id String 子网ID，创建集群所在子网段。 security_group_id String 安全组对应的ID。
单击“购买弹性云服务器”。 配置弹性云服务器参数。 选择CPU架构和规格。 图1 规格图 选择镜像和磁盘规格。 图2 选择镜像和磁盘规格 单击下一步：网络配置。 选择VPC和安全组。 图3 VPC图 选择购买弹性公网IP，公网带宽选择“按流量计费”。 图4 公网IP图 单击下一步“高级配置”。
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≥0 Byte 60s SYS.CloudTable doris_be_memory_allocated_bytes TcMalloc占用的虚拟内存的大小 - ≥0 Byte 60s SYS.CloudTable doris_be_memory_pool_bytes_total 所有MemPool当前占用的内存大小
数据模型 Doris的数据模型主要分为3类： Aggregate模型。 Unique模型。 Duplicate。 Aggregate模型 以实际的例子来说明什么是聚合模型，以及如何正确的使用聚合模型。 示例1：导入数据聚合 假设业务有以下模式： 表1 参数说明 ColumnName
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