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尽量一次性写入数据，避免磁盘负载频繁变化。 手动删除垃圾文件，并调低垃圾文件超时时间，待数据均衡，且垃圾文件较少时，再调回垃圾超时时间，回收站时间设置请参考设置回收站时间。 父主题： 通用类
HBase监控集群 HBase集群支持的监控指标 设置告警规则 查看集群的监控信息 HBase监控页面 父主题： HBase用户指南
be_host：节点地址。 be_webserver_port：节点端口。 设置回收站时间 回收站原理：删除的数据不会直接从磁盘上删除，而是先放入回收站，等待超时时间满足后，再从磁盘上直接删除。 设置回收站时间需要考虑的因素。 回收站时间过长，会累积垃圾文件，占用磁盘空间。 回收站时间过长，调用admin
样例代码说明 设置属性 建立连接 创建库 创建表 插入数据 查询数据 删除表 父主题： 开发程序
Doris监控集群 Doris集群支持的监控指标 设置告警规则 查看集群的监控信息 Doris监控页面 父主题： Doris用户指南
ClickHouse监控集群 ClickHouse集群支持的监控指标 设置告警规则 查看集群监控信息 ClickHouse监控页面 父主题： ClickHouse用户指南
目录下。 合并数据：定期读取数据文件rowset，判断数据时间戳和时间线。如果当前时间减去写入时间小于TTL设置的值，则文件不移动。如果当前时间减去写入时间大于TTL设置的值，则会在系统后台执行并调用OBS SDK数据写入OBS，随后将本地文件删除。 查询数据：用户在表上进行对应
Filter_Condition（NonIndexCol1） 当多个列用于查询时，只能为组合索引中的最后一列指定值范围，而其他列只能设置为指定值。 例如，为C1、C2和C3创建组合索引。在范围查询中，只能为C3设置数值范围，过滤条件为“C1 = XXX，C2 = XXX，C3 = 数值范围”。 多个OR条件查询。
模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集，并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁
port：HTTP的端口。 创建导入任务的详细语法可以通过HELP STREAM LOAD命令查看。Stream Load中所有与导入任务相关的参数均设置在Header中。相关参数描述如下表所示。 表1 参数说明 参数 说明 签名参数 user/passwd Stream load由于创建导
'max_concurrency'='15','max_queue_size'='25','queue_timeout'='4000'); 用户绑定租户：通过设置user property将user绑定到workload group，默认为normal。 set property for doris_user
PARTITION BY date ORDER BY f1 SETTINGS storage_policy = 'hot_to_cold'; 设置冷数据存储时间。 CREATE TABLE hot_cold_table ( `f1` String, `f2` String, `f3`
参数类型 描述 id 否 String 参数ID。 parm_name 是 String 待修改的参数名。 new_value 是 String 设置的参数值。 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 modify_result Boolean 配置修改结果。
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式，您可以选择其中一种进行认证鉴权。 Token认证：通过Token认证通用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证要高。
boost::shared_ptr<TProtocol> protocol(new TBinaryProtocol(transport)); // 设置表名 std::string ns("default"); std::string table("test"); TTableName
Broker Load Broker Load是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。本文为您介绍Broker Load导入的基本原理、基本操作、系统配置以及最佳实践。 适用场景 源数据在Broker可以访问的存储系统中，如HDFS、OBS。 数据量在几十到百GB级别。
使用DLI Flink作业实时同步MRS Kafka数据至CloudTable ClickHouse集群 此章节为您介绍数据实时同步的最佳实践，通过数据湖探索服务DLI Flink作业将MRS kafka任务制造数据实时同步给ClickHouse，实现Kafka实时入库到ClickHouse的过程。
Schema区分维度表和指标表。频繁更新的维度表也可以放在MySQL外部表中。而如果只有少量更新, 可以直接放在Doris中。在Doris中存储维度表时，可对维度表设置更多的副本，提升Join的性能。 父主题： Doris数据表和数据模型
Doris集群管理 Doris产品介绍 Doris是基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，仅需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
优势。本样例工程以城市+区域+时间作为RowKey，列都存储在info列族中。 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HBase冷热分离应用
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