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”按钮,如图3所示,在弹出的窗口中选择“JRE System Library”。 图3 选择增加的library类型 在“Add Library”页面中,通过“Alternate JRE”或“Workspace default JRE”选项选择JDK版本。如图4所示,选中“Alternate
集群创建的时间。 计费模式 集群的计费模式,有按需和转包周期。 操作 查看监控信息:单击“查看监控信息”,进入“云服务监控 > 表格存储服务”的监控图表页面。 删除:单击删除,删除一个集群。 重启:单击重启,集群重启。 转包周期:集群的计费模式转为包年/包月。 节点扩容:计算节点扩容。 退订:单击操作列“更多
并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签,以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如,需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少?以及是哪些用户? 用户信息表字段如下: 表1 用户信息 字段名称 字段描述 是否需要标签索引 name
endpoint获取方式如下所示: fs.obs.access.key与fs.obs.secret.key的获取方式请参见对象存储服务的获取访问密钥(AK/SK)章节。 fs.obs.endpoint的获取方式见请参见对象存储服务的获取终端节点章节。 查询插入的数据。 mysql>
`last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间", `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费", `max_dwell_time`
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)结构化、时空、时序数据存储,可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务,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
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)结构化、时空、时序数据存储,可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务,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
集群的计费模式分为按需和包年/包月。 ZK链接地址(内网) Zookeeper地址。 操作 查看监控信息:单击“查看监控信息”,进入“云服务监控 > 表格存储服务”的监控图表页面。 节点扩容:扩容集群中的计算单元。具体操作,请参见HBase集群节点扩容。 更多 磁盘扩容:单击“磁盘扩容”进行扩容。具体操作方法,请参见HBase集群磁盘扩容。
er 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。 即席查询(Ad-hoc
doris_be_meta_request_duration_read 访问RocksDB中的meta的读取耗时 - ≥0 us 60s SYS.CloudTable doris_be_meta_request_duration_write 访问RocksDB中的meta的写入耗时 - ≥0 us 60s
表格存储服务器(CloudTable)当前支持按需计费和包年/包月以满足不同场景下的用户需求。 按需计费:一种后付费模式,即先使用再付费,按照云服务器实际使用时长计费,秒级计费,按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用,无需提前预置资源,从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。
Doris:MySQL生态,易上手,多表复杂分析性能优于传统MPP。 ClickHouse:万列大宽表多维聚合分析,亚秒级响应,全自助分析。 HBase:高并发,毫秒级查询响应。 产品优势 丰富场景:兼容HBase、Doris、ClickHouse、StarRocks等引擎。 高可靠
CommitAndPublishTimeMs 向Fe请求提交并且发布事务所花费的时间,单位毫秒。 ErrorURL 如果有数据质量问题,通过访问这个URL查看具体错误行。 由于Stream load是同步的导入方式,所以并不会在Doris系统中记录导入信息,用户无法异步的通过查看导入命令看到Stream
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
ion Join。 【强制】亿级别大表禁止使用select * 查询,查询时需要明确要查询的字段。 使用SQL Block方式禁止这种操作。 如果是高并发点查,建议开启行存(2.x版本)。 使用PreparedStatement查询。 【强制】亿级以上表数据查询必须带分区分桶条件。
并根据这些统计值,限制不同的操作请求。 在FE中分别设置了 高水位(High Watermark)和危险水位(Flood Stage) 两级阈值。危险水位高于高水位。当磁盘使用率高于高水位时,Doris会限制某些操作的执行(如副本均衡等)。而如果高于危险水位,则会禁止某些操作的执行(如导入)。
导致的写放大问题,保障集群的稳定性。 复合分区与单分区 复合分区。 第一级称为Partition,即分区。用户可以指定某一维度列作为分区列(当前只支持整型和时间类型的列),并指定每个分区的取值范围。 第二级称为Distribution,即分桶。用户可以指定一个或多个维度列以及桶数
的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix Index) 和列级索引,能够快速找到目标行所在数据块的起始行号。 加速处理 StarRocks通过预先聚合、分区分桶、物化视图、列级索引等机制实现数据的加速处理。 数据模型 StarRocks支持四种数据模型,分别是明细模型(Duplicate
的千列大表,需要查询一个分区中有7000万数据,其他699个分区中无数据,虽然只有一个分区有数据,其他分区无数据,但是查询指定分区为百毫秒级性能,没有指定分区查询性能为1~2秒左右,性能相差20倍。 【建议】慎用final查询。 在查询语句的最后跟上final,通常是对于Repl