一、架构 FE（Frontend） 和 BE（Backend）节点FE 为Doris 的前端节点。主要负责接收和返回客户端请求、元数据以及集群管理、查询计划生成等工作；BE 为Doris 的后端节点。主要负责数据存储与管理、查询计划执行等工作；FE 节点分为 follower 和 observer 两类。各个 FE 之间，通过 bdbje（BerkeleyDB Java Edition&
严格来说stopPropagation与preventDefault其实没什么关系，一个是停止传播事件，一个是阻止默认的行为。 由于IE8并不兼容这两个方法，所以，我们如果需要考虑兼容性的话，应该这样写：if (event.stopPropagation){
event.stopPropagation();
}
else{
event.canc
Doris基础 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用文章目录Doris基础@[TOC](文章目录)前言1.数据模型3.rollup&物化视图rollup物化视图2.数据导入3.数据导出总结前言由于项目中使用到doris，一直在使用，抽空进行一次复盘汇总，将相关知识点记录在这里doris中数据首先被分区
presto和doris查询对比, 简单对比
原创
2023-05-11 12:55:20
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什么叫即席查询这个仅当是笔记以前一直不知道什么叫即席查询，今天重新看了一遍《SQLSERVER企业级管理平台》，才明白什么叫“即席查询”下面这句话是我个人总结的：什么叫即席查询AD-HOC ：以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询，比如说：在C#程序里嵌入的SQL语句，或者在SSMS里的新建查询窗口自己键入的SQL代码就是即席查询。而将SQL代码放入存储过程里面，以存储过程或者函数或者触发
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2024-04-25 09:43:31
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1.Doris概述首先 Doris 一个MPP架构的，分析型的数据库产品。对于PB数量级的，结构化数据，可以做到亚秒级查询响应。使用上兼容 MySQL 协议，语法是标准的 SQL。本身不依赖任何其他系统，相比hadoop生态产品更易于运维。应用场景包括：固定历史报表xxx用户的原始数据，比如日志，或者在事务数据库中的数据，经过流式系统或离线处理后，导入到Doris中，供上层的报表工具或者数据分析师
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2024-08-05 22:01:05
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Impala是Cloudera开发和开源的数仓查询引擎，以性能优秀著称。除了Apache Impala开源项目，业界知名的Apache Doris和StarRocks、SelectDB项目也跟Impala有千丝万缕的联系。笔者所在的网易数帆大数据团队，是最早一批将其作为分析型数仓查询引擎的团队，目前正基于Impala打造有数高性能数仓引擎。文章大致可以分为这几个部分：首先会对简单介绍下Impala
1.Centos7安装Docker使用官方安装自动安装curl -fsSL ://get.docker. | bash -s docker --mirror AliyunDocker 镜像加速国内从 DockerHub 拉取镜像有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器。Docker 官方和国内很多云服务商都提供了国内加速器服务，例如：科大镜像：://docker.mir
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2024-06-25 15:03:48
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阿里云交互式分析与Presto对比分析及使用注意事项本文由阿里巴巴耿江涛带来以“阿里云交互式分析与Presto对比分析及使用注意事项”为题的演讲。文章首先介绍了Presto以及它的应用场景、特点、架构和原理、数据模型、数据类型，并且以Presto数据查询作为实例。然后介绍了阿里云交互式分析，同时列举了它的优势和典型应用场景，对权限、数据类型、实例对象层级进行讲解，并且对交互式分析的两大场景进行实践
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2024-07-26 09:34:22
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Doris简介Doris是一种MPP架构的分析型数据库，主要面向多维分析，数据报表，用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎，支持向量化执行引擎，不依赖其他组件，兼容MySQL协议。Apache Doris具备以下几个特点：良好的架构设计，支持高并发低延时的查询服务，支持高吞吐量的交互式分析。多FE均可对外提供服务，并发增加时，线性扩充FE和BE即可支持高并发的查询请求。支持批量数据load和流
hadoop用来做数据仓库的主流技术HIVE比重比较大，支持SQL是原因之一。除此之外，还有一个原因是HADOOP生态圈能够用来作为仓库技术的实际并不多，但是HIVE的缺陷也很明显，那就是慢，因此才有impala之类的查询引擎出现。presto和impala有些类似，也是作为一个中间层的查询引擎，数据存储可以支持HIVE,HDFS,其他一些关系型数据库，这一点比impala要好，imp
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2024-04-09 10:25:33
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随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时，性能是一个非常重要的因素。因此，本文将使用TPC-DS基准测试的99个查询语句来对比开源的ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity这4个OLAP引擎的性能表现，以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考。1. TPC-DS 基准测试简
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2024-04-18 20:03:12
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原文作者：Mark Litwintschik
最近几年里，Python 已成为数据科学、机器学习和深度学习领域的一门流行的编程语言。只需再配上查询语言 SQL 即可完成大多数工作。SQL 很棒，用英语即可发出指令，且只需指示想要什么，而无需关心具体如何查询。这使得底层的查询引擎可以不改变 SQL 查询就能对其进行优化。Python 也很棒，它有大量高质量的库，本身也易于使用。作业编排是执行日常任务
作者：前端学苑2020年注定是不平凡的一年，互联网行业的低迷、疫情的发生，对经济影响挺大的。作为有6年前端开发的老司机表示压力山大，“找工作”成了首要任务，最近面试了很多公司，都在问“原理”、“源码”，不能只知道怎么用了，而是更关注深层的技术点。深度、广度是很重要的。本篇文章主要是 “ 从源码角度 - 解读Vue常考面试题 ”。* 回答面试题的套路1､先说这
场景Apache Doris是由百度贡献的开源MPP分析型数据库产品，亚秒级查询响应时间，支持实时数据分析；分布式架构简洁，易于运维，可以支持10PB以上的超大数据集；可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。Doris更优的方面 使用更简单，如建表更简单，SQL标准支持更好， Join性能更好，导数功能更强大 运维更简单，如灵活的扩缩容能力，故障
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2024-05-22 13:15:00
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到目前为止，已经介绍了几个最主要的实时查询引擎，分别是：实时查询引擎 - Apache Drill 介绍与应用实时查询引擎 - Facebook Presto 介绍与应用实时查询引擎 - 构建于HDFS之上的Greenplum： HAWQ 实时查询引擎 - Cloudera Impala 介绍与应用 在这几个实时查询引擎中，个人感觉最易用的应属Impala，因为它跟CDH集成在一起，无论在安
HBase与Doris的对比
# 引言
随着大数据时代的到来，数据存储和处理变得越来越重要。HBase和Doris都是大数据领域使用广泛的存储和分析工具。本文将介绍HBase和Doris的基本概念、特点以及对比它们在不同方面的优势和劣势。
# HBase
HBase是一种分布式、可扩展的面向列的NoSQL数据库。它基于Hadoop文件系统（HDFS）存储数据，使用分布式集群来提供高可用性和
原创
2023-08-24 14:45:33
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再写 HDFS Federation机制的时候，发现基础不扎实，需要将之前的hadoop再详细记录一下原理（重点只说Hadoop2.0版本）： Hadoop2.0版本，引入了Yarn。核心：HDFS+Yarn+MapreduceYarn是资源调度框架。能够细粒度的管理和调度任务。此外，还能够支持其他的计算框架，比如spark等。存储的基础知识以及原理：元数据信息和
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2024-09-19 13:14:19
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# Doris与Hive之间的数据对比指南
在数据处理和分析的领域，Apache Hive 和 Apache Doris 是两种常用的分布式数据存储和查询系统。有时候，我们需要将这两者的数据进行对比，以确保数据的一致性或完成某些业务需求。本文将指导您如何实现“Doris与Hive的数据对比”，并提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
我们可以将实现“Doris与Hive的数据对比”分为几
# Doris对比Hive实现流程
## 1. 准备工作
在开始对比Doris和Hive之前，我们需要先明确一下整个流程中需要用到的工具和环境。具体而言，我们需要准备以下内容：
| 需要准备的工具和环境 |
| --- |
| Doris集群 |
| Hive集群 |
| SQL客户端（如MySQL客户端） |
## 2. 数据准备
在开始对比Doris和Hive之前，我们需要先准备一些测试
原创
2023-11-16 05:12:07
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