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析服务。CloudTable提供GB~PB级数据存储和分析能力，用于在线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。 CloudTable产品架构 CloudTable产品架构如下图所示： 图1 产品架构 D
CloudTable提供基于HBase全托管的NoSQL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用于海量（半）结构化、时空、时序数据存储，可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的
基于页面的单击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在全球有大量的应用和实践。 应用场景 用户行为分析。 在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览
CloudTable提供基于HBase全托管的NoSQL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用于海量(半)结构化、时空、时序数据存储，可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的
费，按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用，无需提前预置资源，从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。 包年/包月：根据集群购买时长，一次性支付集群费用。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费。
据管理的最小单元。如果用户在规划表和设计rowkey不合理，请求过于集中在少量固定Region时，会导致业务压力集中在单节点，造成业务侧可感知的性能下降甚至请求失败。 HBase服务增加了MetricController实例，开启热点检测能力，能够监控每个RegionServer
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
数据。 稳定可靠：支持数据多副本存储，集群具备自愈功能，自身的分布式管理框架可以自动管理数据副本的分布、修复和均衡，副本损坏时系统可以自动感知并进行修复。 生态丰富：提供丰富的数据同步方式，支持快速加载来自本地、Hadoop、Flink、Spark、Kafka、SeaTunnel
nion等累加起来。 列式存储 在StarRocks中，表数据按列存储。物理上，一列数据会经过分块编码、压缩等操作，然后持久化存储到非易失设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。
JDBC通过非ssl方式连接doris 在应用层进行代码重试和负载均衡时，代码重试需要应用自己多个配置doris前端节点地址。比如发现一个连接异常退出，就自动在其他连接上进行重试。 JDBC Connector 如果使用mysql jdbc connector来连接Doris，可以使用jdbc的自动重试机制:
JDBC通过ssl方式连接doris(无需验证证书) 在应用层进行代码重试和负载均衡时，代码重试需要应用自己多个配置doris前端节点地址。比如发现一个连接异常退出，就自动在其他连接上进行重试。 前提条件：集群必须开启HTTPS。 下载证书请在集群详情页面下载。 样例代码： public
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
不能。CloudTable的底层计算单元运行在一个VPC网络中，VPC即虚拟私有云，是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境，为您的数据提供了一层保护。您只能使用客户端工具或者应用程序连接到CloudTable的ZK链接地址（即HBase的连接地址）对CloudTable进行访问。 O
JDBC通过ssl方式连接doris(验证证书) 在应用层进行代码重试和负载均衡时，代码重试需要应用自己多个配置doris前端节点地址。比如发现一个连接异常退出，就自动在其他连接上进行重试。 前提条件：集群必须开启HTTPS。 下载证书请在集群详情页面下载。 在已安装mysql客
据写入性能会变慢，单批次分布式表写入节点的磁盘和网络IO会成为性能的瓶颈点。 分布式表转发给各个shard成功与否，插入数据的客户端是无法感知，转发失败的数据会不断重试转发消耗CPU。 只有在数据去重的场景下，可以使用分布式表插入，通过sharding key将要去重的数据转发到同一个shard，方便后续去重查询。
数据分区和分桶 Doris支持两层的数据划分。第一层是Partition（分区），支持Range（按范围）和List（按枚举值）的划分方式。第二层是Bucket（分桶），仅支持Hash的划分方式。分区和分桶都是对数据进行横向分割。 也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持Bucket
ddd64bdf005" } Stream load导入结果参数如下表。 表3 参数说明 参数 说明 TxnId 导入的事务ID。用户可不感知。 Label 导入Label。由用户指定或系统自动生成。 Status 导入完成状态。 Success：表示导入成功。 Publish
用户手动进行一一映射，使用体验不佳。 而新的Multi-Catalog功能在原有的元数据层级上，新增一层Catalog，构成Catalog->Database->Table的三层元数据层级。其中，Catalog可以直接对应到外部数据目录。目前支持的外部数据目录包括： Hive JDBC:
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