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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,用户可以通过节点扩容来扩容集群。节点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“节
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。
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
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。
路由添加请联系技术人员。 公网访问CloudTable集群 ClickHouse/Doris 绑定ELB,通过ELB绑定的EIP,为集群提供公网访问的能力,同时提供负载均衡能力。更多信息请参见什么是ELB章节。 无法访问对端集群。 连通CloudTable集群和线下数据中心 ClickHouse/Doris
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
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
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
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
哪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。 哪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
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
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