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冷热分离概述 CloudTable HBase支持冷热分离功能，将数据分类存储在不同介质上，有效降低存储成本。 冷热分离特性仅支持HBase 2.4.14及以上版本。 冷热分离场景下，热盘不支持缩容。 背景 在海量大数据场景下，表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访
基本概念 账号 用户注册时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的
分桶 根据分桶列的Hash值将数据划分成不同的Bucket。 如果使用了Partition，则DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用Partition，则描述的是对整个表的数据的划分规则。 分桶列可以是多列，Aggregate和Uniq
数据类型 此章节描述ClickHouse的数据类型。 ClickHouse不支持JSON以及Object('json')数据类型。 数据类型表 表1 数据类型表 分类 关键字 数据类型 描述 整数类型 Int8 Int8 取值范围：【-128，127】 Int16 Int16 取值范围：【-32768，32767】
CloudTable集群能够提供什么服务？ 表格存储服务（CloudTable Service，简称CloudTable）为用户提供专属集群，即开即用，适合业务吞吐量大，时延要求低的用户。 CloudTable提供基于HBase全托管的NoSQL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用
HBase用户指南 HBase集群管理 HBase数据批量导入 HBase监控集群 HBase热点自愈 使用全局二级索引
冷热分离命令简介 此章节主要介绍CloudTable HBase冷热分离命令的使用，HBase集群基本命令使用请参见HBase Shell命令简介。 设置表的冷热分界线 Shell 创建冷热分离表。 hbase(main):002:0> create 'hot_cold_table'
创建索引 场景介绍 对于未建立索引的用户表，该工具允许用户同时添加和构建索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令即可添加或创建索引，执行命令后，指定的索引将被添加到表中并且将处于ACTIVE状态： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global
HBase集群管理 HBase产品简介 HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 HBase适用场景有：
概述 欢迎使用表格存储服务（CloudTable Service，简称CloudTable）。表格存储服务为用户提供专属集群，即开即用，适合业务吞吐量大，时延要求低的用户。 CloudTable提供基于HBase全托管的NoSQL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用于海量(半)结构
全局二级索引介绍 场景介绍 使用HBase二级索引可以加速带Filter的条件查询，支持HIndex（本地索引，即Local Secondary Index ）和全局二级索引（Global Secondary Index）。全局二级索引相较于本地索引（HIndex），查询性能更好，适合读时延要求高的场景。
ClickHouse应用场景 ClickHouse是Click Stream+Data WareHouse的缩写，起初应用于一款Web流量分析工具，基于页面的单击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融
样例代码 此章节主要介绍CloudTable ClickHouse冷热分离的使用命令，以及冷数据如何自动存储到obs桶中。 样例代码 创建ClickHouse冷热分离表test_table。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table ( `timestamp`
常见问题 Failed to create partition [xxx] . Timeout Doris建表是按照Partition粒度依次创建的。当一个Partition创建失败时，可能会报这个错误。即使不使用Partition，当建表出现问题时，也会报Failed to create
最佳实践 关于Partition和Bucket的数量和数据量的建议 一个表的Tablet总数量等于 (Partition num*Bucket num)。 一个表的Tablet数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个Tablet的数据量理论上没有上下界，但
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