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HBase参数配置 操作场景 创建完CloudTable HBase集群后,由于HBase有很多与读写性能相关的配置参数,读写请求负载不同的情况下,用户可以在表格存储服务控制台中多次修改集群HBase配置参数,对集群的性能进行调优。当修改完集群HBase参数后,用户需要重启集群才能生效
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,是云服务的使用人员
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Unique
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
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,适用于海量
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.mapreduce.GlobalTableIndexer
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)结构化
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,
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
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、
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,但建议在