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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
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
为了提升系统的计算能力、存储能力，用户可以通过水平扩容来扩容集群。水平扩容将会产生相应的费用。用户可根据实际需要或业务情况，动态的增加节点的个数，集群将自适应的实现负载均衡，保证业务不中断，平滑扩容。 注意事项 扩容过程中，不会自动重启集群，保证业务不中断，平滑扩容。 如果扩容失败，“任务状态”将显示为“水
群自适应的实现负载均衡，保证业务不中断，平滑扩容。 产品优势 性能优异：自带高效的列式存储引擎，减少数据扫描量的同时还实现了超高的数据压缩比例。同时Doris还提供了丰富的索引结构来加速数据读取与过滤，利用分区分桶裁剪功能，Doris可以支持在线服务业务的超高并发，单节点最高可支
面向用户或者客户的高并发报表分析（Customer Facing Analytics）。比如面向网站主的站点分析、面向广告主的广告报表，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。
StarRocks是一款全托管分析型数据仓库，可以灵活创建和管理集群以及数据。使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各种实时和离线的数据源高效导入数据，同时支持直接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼
扩容过程，不影响当前系统运行以及正在执行的任务，并且不会影响当前系统的性能，数据均衡会自动进行，集群会在几个小时到一天不等的时间内恢复到负载均衡的状态。Doris集群目前不支持纵向扩容，而Doris本身有多种方式可以实现纵向扩容，因此需要对Doris集群增加纵向扩容服务。 新增节点按照当前集群的计费模式进行计费。
需要调大参数max_bytes per_broker_scanner, 或者调整导入并发数。具体计算逻辑如下: 本次导入并发数=Math.min(源文件大小/最小处理量,最大并发数,当前BE节点个数) 本次导入单个BE的处理量=源文件大小/本次导入的并发数 其中:最小处理量 min_bytes_per_broker
为什么HBase无法写入数据？ 问题现象 HBase无法写入数据，导致应用侧业务数据无法及时更新。 原因分析 Zookeeper连接数过多。 处理方法 建议业务代码连接同一个CloudTable HBase集群时，多线程创建并复用同一个Connection，不必每个线程都创建各自
分桶列的选择，是在查询吞吐和查询并发之间的一种权衡： 如果选择多个分桶列，则数据分布更均匀。如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件，那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。 如果仅选择一个或少数分
数。 Count 60 number_of_tcp_connections TCP连接数 TCP协议连接个数。 Count 60 number_of_http_connections HTTP连接数 HTTP协议连接个数。 Count 60 number_of_databases
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，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，也能支持高吞吐的复杂分析场景。本章节提供从零开始使用Doris操作指导：通过MySQL命令实现创建表，往表中插入数据，修改表
ClickHouse表引擎概述 背景介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置。 支持哪些查询方式。 能否并发式访问数据。 能否使用索引。 是否可以执行多线程请求。 数据复制使用的参数。 其中MergeTree和Distributed是ClickH
租户最大占用内存资源的百分比。 并发数 1~2147483647 租户最大可运行查询任务的并发数。该值是对单个FE的限定。例如设置并发数为1，Doris有三个FE节点，则从集群角度看，最大可运行的SQL数为3。 队列长度 1~2147483647 租户最大等待执行的查询任务数。超过并发数的SQL会进
那些场景会影响数据均衡？ Doris运行中，FE节点会监控元数据中各磁盘的负载情况，一旦出现数据不均衡，会立刻将高负载磁盘上的数据拷贝一份至低负载磁盘，直到各磁盘间数据均衡。 那些场景会影响数据均衡？ 频繁写入数据，导致各节点、磁盘的负载一直在变化，容易触发数据均衡。 数据均衡过
CloudTable集群模式提供了基于Doris的分布式、可伸缩、全托管的实时数据仓库，它提供了亚秒级返回海量数据查询结果的能力，可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 Doris集群管理下，用户申请专属集群，按需使用，专属集群是完全物理隔离且不受其他业务影响，方便用户管理。
Compaction）。因此BE上的危险水位用于 BE 主动拒绝和停止某些操作，达到自我保护的目的。请参见磁盘空间管理。 影响 太迟钝，会造成磁盘间数据量差异较大，影响并发性能。 太频繁，会产生大量垃圾文件，占用磁盘，需同步调整垃圾文件超时时间。 父主题： 通用类
集群扩容的情况。比如当前只有3台host，每台host有1块盘。如果Bucket的数量只设置为3或更小，那么后期即使再增加机器，也不能提高并发度。 举一些例子：假设在有10台BE，每台BE一块磁盘的情况下。如果一个表总大小为500MB，则可以考虑4-8个分片。5GB：8-16个分
rrency配置限制了一个作业的最大的导入并发数。最小处理的数据量（默认64M），最大并发数，源文件的大小和当前集群BE的个数 共同决定了本次导入的并发数。 本次导入并发数=Math.min(源文件大小/最小处理量（默认64M），最大并发数，当前BE节点个数)。 本次导入单个BE
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