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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Result对象形式存储，Result中存储了多个Cell。 代码样例 不指定HOT_ONLY参数来查询数据。在这种情况下，将会查询冷存储中的数据。
HBase表格存储的每日新增数据使用量怎么查看? HBase集群无法查看单个表的增量值，需要通过后台帮您查询，或者可以通过控制台查看每日新增数据，查看详情页已经使用的存储容量，通过记录存储容量值计算增量。 父主题： 数据读写类
进入组件中的配置文件查看参数。 HDFS组件查看。 cd ./HDFS/hadoop/etc/ 进入hadoop目录。 cd hadoop/hdfs-site.xml 打开hdfs-site.xml配置文件，查找相关参数。 vim hdfs-site.xml Hive组件查看。 /opt
户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 根据用户姓名进行查询。 查询年龄段在[20–29]之间的用户信息。 数据统计，统计用户信息表的人员数、年龄最大值、年龄最小值、平均年龄。 用户销户，删除用户信息表中该用户的数据。
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。 5 根据城市、局域、时间范围进行查询。 请参见使用Scan读取数据。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统，RowKey的设计对性能影响很大，具体的RowKey设计请考虑与业务结合。
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。 请参见修改表。 4 根据用户编号查询用户姓名和地址。 请参见使用Get读取数据。 5 根据用户姓名进行查询。 请参见使用过滤器Filter。 6 用户销户，删除用户信息表中该用户的数据。 请参见删除数据。 7 A业务结束后，删除用户信息表。
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。 基本原理 用户在提交导入任务后，FE会生成对应的P
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的查询时，Doris会根据对应Partition使用的Policy信息找到对应的OBS并行文件系统的相关路径，并根据不同Tablet下的Rowset信息下载查询所需的数据到本地进行运算。 父主题： Doris冷热分离应用
创建库：创建ClickHouse数据库。 创建表：创建ClickHouse数据库下的表。 插入数据：插入数据到ClickHouse表中。 查询数据：查询ClickHouse表数据。 删除表：删除已创建的ClickHouse表。 父主题： 开发程序
HBase全局二级索引，使用独立的索引表存储索引数据。当给定的查询条件可以命中索引时，可以将对数据表的全表查询转换为对索引表的精确范围查询，提升查询速度。开启全局二级索引特性后，应用侧代码无需特殊修改，简单易用。 HBase全局二级索引支持以下重点特性： 复合索引 支持指定多个列作为索引列（支持跨列族）。
创建CloudTable集群 功能介绍 创建一个CloudTable集群。 使用接口前，您需要先获取如下资源信息。 通过VPC创建或查询VPC、子网。 通过安全组创建或查询可用的security_group_id。 本接口是一个同步接口，当创建CloudTable集群成功后会返回集群id。 调试
e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表数据在OBS或HDFS上，需要Doris对接Hive外表，且Hive集群分为安全集群与非安全集群，所以可以使用以下4种方式进行数据查询： 使用catalog连接非安全认证hive
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 开启、关闭 租户是否可以超量占用内存资源。 如果关闭内存软隔离，系统检测到租户内存使用超出限制后，将立即取消租户组内内存占用最大的若干个任务。
filename] [FORMAT format] 示例： 查看ClickHouse集群信息。 select * from system.clusters; 显示当前节点设置的宏。 select * from system.macros; 查看数据库容量。 select sum(rows) as
部分导入功能也会由系统自动生成。 Label是用于保证对应的导入任务，仅能成功导入一次。一个被成功导入的Label，再次使用时，会被拒绝并报错Label already used。通过这个机制，可以在Doris侧做到At-Most-Once语义。如果结合上游系统的At-Least
在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集，导入到云数据仓库ClickHouse中，构建用户特征分析大宽表。利用云ClickHouse的优异查询性能，分析系统进行多维度、多模式分析时，可以在亚秒级内响应，快速分析出用户行为特征和规律，为精准营销和会员转化等业务提供有效支持。 企业经营分析。
解。 场景说明 假定用户需要开发一个应用程序，用于存储或根据一定条件查询人员的姓名、年龄和入职日期。主要操作步骤： 建立数据库的连接。 建立一张人员信息表。 插入数据（样例代码中数据为随机生成）。 根据条件查询数据。 父主题： 开发程序
ACTIVE：索引正常，可以正常读写。 UNUSABLE：索引被禁用，索引数据会正常写入，查询时无法使用这个索引。 INACTIVE：索引异常，索引数据与数据表不一致，跳过生成这个索引的索引数据，查询数据时无法使用这个索引。 BUILDING：索引数据正常批量生成，索引数据生成工具执行
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count( * ) 查询很不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。 Aggregate K
报表，并发通常要求成千上万的QPS ，查询延时要求亚秒级响应。电商公司在广告报表中使用Doris ，每天写入100亿行数据，查询并发QPS上万，99分位的查询延时150ms。 即席查询（Ad-hoc Query）：面向分析师的自助分析，查询模式不固定，要求较高的吞吐。Doris构建了增长分析平台（Growing
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