doris专题

三.海量数据实时分析-FlinkCDC实现Mysql数据同步到Doris

FlinkCDC 同步Mysql到Doris 参考：https://nightlies.apache.org/flink/flink-cdc-docs-release-3.0/zh/docs/get-started/quickstart/mysql-to-doris/ 1.安装Flink 下载 Flink 1.18.0，下载后把压缩包上传到服务器，使用tar -zxvf flink-xxx-

兼容Trino Connector，扩展Apache Doris数据源接入能力｜Lakehouse 使用手册（四）

Apache Doris 内置支持包括 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、LakeSoul、JDBC 在内的多种 Catalog，并为其提供原生高性能且稳定的访问能力，以满足与数据湖的集成需求。而随着 Apache Doris 用户的增加，新的数据源连接需求也随之增加。因此，从 3.0 版本开始，Apache Doris 引入了 Trino Connector 兼容框架。 Tri

Apache Kylin VS Apache Doris全方位对比

1 系统架构 1.1 What is Kylin1.2 What is Doris2 数据模型 2.1 Kylin的聚合模型2.2 Doris的聚合模型2.3 Kylin Cuboid VS Doris RollUp2.4 Doris的明细模型3 存储引擎4 数据导入5 查询6 精确去重7 元数据8 高性能9 高可用10 可维护性 10.1 部署10.2 运维10.3 客服11 易用性 11.1

ETL数据集成丨SQLServer到Doris的无缝数据同步策略

在现代企业数据架构中，数据整合是至关重要的一个环节，它不仅关乎数据的准确性与一致性，还直接影响到数据分析的有效性和业务决策的精确性。Doris（原名 Palo）与 Hive 是两大在大数据处理领域内广泛应用的数据存储与分析系统，它们各有千秋，适用于不同的场景。将Doris数据整合至Hive数据库，旨在融合两者的优势，构建更为强大、灵活的数据分析平台，以支撑复杂多变的业务需求。 Doris与Hiv

DORIS - DORIS注意事项（一）

建表建议 1. Key 列必须在所有 Value 列之前。2. 尽量选择整型类型。因为整型类型的计算和查找效率远高于字符串。3. 对于不同长度的整型类型的选择原则，遵循够用即可。4. 对于 VARCHAR 和 STRING 类型的长度，遵循够用即可。注意事项 1. 建表时，未指定 Unique、Aggregate 或 Duplicate 时，默认创建一个 Duplicate 模型的

二.海量数据实时分析-Doris数据表设计

前言 Apache Doris 支持标准 SQL 语法，采用 MySQL 网络连接协议，高度兼容 MySQL 相关生态。因此，在数据类型支持方面，尽可能对齐 MySQL 相关数据类型。数据表设计 1.数据类型 Apache Doris 支持的数据类型比较丰富，完整的类型可以通过官网(https://doris.incubator.apache.org/zh-CN/docs/table-d

DORIS - DORIS简介

前言本博文基于DORIS的2.1.5版本。apache-doris-2.1.5-bin-x64.tar.gz 是什么？ DORIS官网 Apache Doris 是一款基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以高效、简单、统一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。发展历程 Apache

doris数据库核心知识梳理

Doris数据库连接：Apache Doris 采用 MySQL 网络连接协议，兼容 MySQL 生态的命令行工具、JDBC/ODBC 和各种可视化工具。同时 Apache Doris 也内置了一个简单的 Web UI，在浏览器中输入 http://fe_ip:fe_port, 比如 http://172.20.63.118:8030，打开 Doris 内置的 Web 控制台。其主要供集群 ro

DORIS - 克隆代码异常（Clone succeeded, but checkout failed）

描述 Clone succeeded, but checkout failed. You can inspect what was checked out with 'git status' and retry with 'git restore --source=HEAD :/' 原因由于文件名太长，git clone 执行成功，git checkout 失败。方案 A. 先执行

Apache Doris 采用了自适应查询执行（Adaptive Query Execution）技术

Apache Doris 通过自适应查询执行（AQE）和 Runtime Filter 技术，极大地增强了查询优化的灵活性和效率。AQE 能够根据实时的运行时信息动态调整查询计划，适应复杂多变的数据场景。而 Runtime Filter 则通过在查询执行过程中动态生成和应用过滤条件，显著减少了数据处理量和 I/O 开销，提升了查询性能。结合这两者，Apache Doris 能够在大规模数据分析中提

AI大模型独角兽 MiniMax 基于 Apache Doris 升级日志系统，PB 数据秒级查询响应

作者：MiniMax 基础架构研发工程师 Koyomi、香克斯、Tinker 导读：早期 MiniMax 基于 Grafana Loki 构建了日志系统，在资源消耗、写入性能及系统稳定性上都面临巨大的挑战。为此 MiniMax 开始寻找全新的日志系统方案，并基于 Apache Doris 升级了日志系统，新系统已接入 MiniMax 内部所有业务线日志数据，数据规模为 PB 级，整体可用性达

python 将mysql转为csv、json导入到Doris数据库

上一篇文章是将mysql导出成csv文件，适合csv不是很大的情况，以下对脚本进行了优化，采用分块读取csv，降低了内存的使用率，提高了传输速度。 from pydoris.doris_client import DorisClientimport requestsimport pandas as pdimport numpy as npfe_host = ''username = ''

canal_json_to_doris

flink同步太消耗资源了，用python写了一个同步的程序。 # -* coding:utf8 *-import jsonimport timeimport pymysqlimport requestsfrom kafka import KafkaConsumerimport threadingimport Queuefrom datetime import datetim

Apache Doris 之 Docker 部署篇

前言在现代数据驱动的商业环境中，实时数据分析和高并发查询能力是企业成功的关键因素之一。传统的数据仓库和分析工具在面对大规模数据处理和实时分析需求时，往往力不从心。Apache Doris 作为一个现代的 MPP 数据库管理系统，凭借其强大的查询性能、灵活的扩展能力以及对实时数据处理的支持，迅速成为大数据分析领域的重要工具。一、Apache doris 是什么？ Apache Dori

2万字长文Doris运维问题大全及参考答案（持续更新）

目录什么是Apache Doris？简述其核心特点。 Doris支持哪些数据导入模式？各自适用场景是什么？如何选择Doris的部署模式：单机模式、伪分布式模式、分布式模式？在Linux环境下，安装Doris前需要准备哪些环境依赖？详细步骤：如何从源码编译安装Doris？解释Doris中的FE（Frontend）和BE（Backend）角色及其职责。如何配置Doris集群以

Apache Doris 全新分区策略 Auto Partition 应用场景与功能详解｜ Deep Dive系列

编辑：SelectDB 技术团队在当今数据驱动的时代，如何高效、有序地管理数据库中的海量数据成为挑战。为了处理庞大的数据集，分布式数据库引入了类似分区和分桶策略，通过将数据按特定规则划分成较小的单位并分布到不同节点上，利用并行计算能力以提升处理和分析性能，并加强了数据管理的灵活性。在 Apache Doris 中，数据划分包含分区和分桶两个层级。分区一般按照时间或其他连续值对数据进行划分，

Doris：冷热分层

目录一、冷热分层介绍二、存储策略（Storage policy） 2.1 创建存储资源 2.2 创建存储策略 2.3 使用存储策略三、使用限制一、冷热分层介绍冷热分层支持所有 Doris 功能，只是把部分数据放到对象存储上，以节省成本，不牺牲功能。因此有如下特点：冷数据放到对象存储上，用户无需担心数据一致性和数据安全性问题灵活的 Fre

如何在 Doris 中通过外表访问 OceanBase 表

在OceanBase 中建立了一张表 test.t1： CREATE TABLE `t1` (`apply_id` varchar(500) DEFAULT NULL,`apply_dt` date DEFAULT NULL,`mobile_prov_nm` varchar(500) DEFAULT NULL,`mobile_city_nm` varchar(500) DEFAULT NULL

Doris连接超时问题排查记录

文章目录一、现象描述二、问题排查1、分析驱动包2、分析Mysql客户端（问题解决）一、现象描述先上官网部署地址，按照官网上一步步进行部署 https://doris.apache.org/zh-CN/docs/get-starting/quick-start 基本到最后都挺顺利的，但是没想到用客户端工具在连接的时候，出现了问题，只能用MySQL5进行测试连接而使

Apache Doris 基础 -- 部分数据类型及操作

您还可以使用SHOW DATA TYPES;查看Doris支持的所有数据类型。部分类型如下： Type nameNumber of bytesDescriptionSTRING/可变长度字符串，默认支持1048576字节(1Mb)，最大精度限制为2147483643字节(2gb)。大小可以通过BE配置string_type_length_soft_limit_bytes调整。字符串类型只能在

解决Apache Doris占用CPU和内存过高

一、导入问题对于 Doris 来说，一个 INSERT 命令就是一个完整的导入事务。因此不论是导入一条数据，还是多条数据，我们都不建议在生产环境使用这种方式进行数据导入。高频次的 INSERT 操作会导致在存储层产生大量的小文件，会严重影响系统性能。解决方案：在mysql链接后面增加rewriteBatchedStatements=true，开启doris批量提交。二、查询问题 1、

Apache Doris 基础 -- 数据表设计（分层存储）

1、应用场景未来一个重要的用例是类似于ES日志存储，其中日志场景中的数据是根据日期分割的。许多数据都是查询不频繁的冷数据，因此需要降低此类数据的存储成本。考虑到节约成本: 来自不同厂商的常规云磁盘的定价比对象存储更昂贵。Doris 集群实际在线使用时，常规云盘利用率不能达到100%。云磁盘不按需计费，对象存储按需计费。使用普通云磁盘实现高可用性需要多个副本和副本迁移，以防止出现故障。相比之下

【Apache Doris】周FAQ集锦：第 5 期

【Apache Doris】周FAQ集锦：第 5 期 SQL问题数据操作问题运维常见问题其它问题关于社区欢迎查阅本周的 Apache Doris 社区 FAQ 栏目！在这个栏目中，每周将筛选社区反馈的热门问题和话题，重点回答并进行深入探讨。旨在为广大用户和开发者分享有关 Apache Doris 的常见问题。通过这个每周 FAQ 栏目，希望帮助社区小伙伴更好地了解和应用

毫秒级查询性能优化实践！Apache Doris 在极越汽车数字化运营和营销方向的解决方案

作者：韩同阳，极越汽车大数据架构师，Apache Doris Active Contributor 编辑整理：SelectDB 技术团队导读：极越是高端智能汽车机器人品牌，基于领先的百度 AI 能力和吉利 SEA 浩瀚架构生态赋能，致力于打造智能化领先的汽车机器人，以高阶智驾、智舱产品和创新数字化服务，为用户创造标杆级智能科技出行体验。随着全球汽车行业向电动化、智能化加速转型，对车端数据实

Apache Doris 2.0.11 版本正式发布

亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.0.11 版本已于 2024 年 6 月 5 日正式与大家见面，该版本提交了 123 个改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。官网下载： https://doris.apache.org/download/ GitHub 下载： https://github.com/apache/doris/releases