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CarbonData数据类型概述 简介 CarbonData中的数据存储在table实体中。CarbonData table与RDBMS中的表类似。RDBMS数据存储在由行和列构成的表中。CarbonData table存储的也是结构化的数据，拥有固定列和数据类型。 支持数据类型 CarbonData支持以下数据类型：
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
ackend并发完成。 元数据准备及上传 数据文件快照上传完成后，Frontend会首先将对应元数据写成本地文件，然后通过Broker将本地元数据文件上传到远端仓库，完成备份作业操作。 如果备份的表是动态分区表，备份之后会自动禁用动态分区属性，在执行数据恢复操作前需手动将该表的动态分区属性启用，命令为：
"true" ); 在开启了写时合并选项的Unique表中，数据在导入阶段就会将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入到新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出来的数据是最新的数据，消除了读时合并中数据聚合的过程，并且支持多种谓词的下推，因此在聚合查询场景下能带来较大的性能提升。
列数，全部数据成为脏数据。 配置转换字段类型，与原始数据实际类型不同，全部数据成为脏数据。例如将字符串类型转换为数值类型。 HBase输入 原始数据包含NULL值，不做转换处理。 配置HBase表名错误，全部数据成为脏数据。 “主键”没有配置主键列，全部数据成为脏数据。 配置输入
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
配置HDFS冷热数据迁移 配置场景 冷热数据迁移工具根据配置的策略移动HDFS文件。配置策略是条件或非条件规则的集合。如果规则匹配文件集，则该工具将对该文件执行一组行为操作。 冷热数据迁移工具支持以下规则和行为。 迁移规则： 根据文件的最后访问时间迁移数据 根据年龄时间迁移数据（修改时间）
使用Scan读取HBase数据 功能简介 要从表中读取数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Scan对象，并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中，每行数据以Res
配置HDFS冷热数据迁移 配置场景 冷热数据迁移工具根据配置的策略移动HDFS文件。配置策略是条件或非条件规则的集合。如果规则匹配文件集，则该工具将对该文件执行一组行为操作。 冷热数据迁移工具支持以下规则和行为。 迁移规则： 根据文件的最后访问时间迁移数据 根据年龄时间迁移数据（修改时间）
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
聚合函数，比如SUM()，AVG()，特别是当数据规模非常大时，达到数千万甚至数十亿，其运算结果可能会略有不同。这种情况下，建议使用DECIMAL数据类型来运算。 可以使用别名来指定数据类型。 示例： --创建具有float类型数据的表 CREATE TABLE float_t1
in时候，需要在前面添加Global关键字，避免查询放大问题。 数据查询建议 建议查询指定分区 通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量，提升查询性能，实际经验：700个分区的千列大表，需要查询一个分区中有7000万数据，其他699个分区中无数据，虽然只有一个分区有数据，其他分区无数据，但是查询指定分区为百毫秒
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
INSERT INTO插入表数据 本章节主要介绍ClickHouse插入表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一：标准格式插入数据。 INSERT INTO [database_name.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13)
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
典型场景：从HDFS/OBS导出数据到关系型数据库 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从HDFS/OBS导出到关系型数据库。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取关系型数据库使用的用户和密码。
禁止对分区表执行全分区数据扫描操作。 Doris数据查询建议 一次insert into select数据超过1亿条后，建议拆分为多个insert into select语句执行，分成多个批次来执行。 不要使用OR作为JOIN条件。 不建议频繁的数据delete修改，将要删除的数据攒批，偶尔
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