Doris 高可用集群的部署 一、主机规划IP主机名安装包10.207.228.64doris-1FE、BE、Broker10.207.228.194doris-2FE、BE、Broker10.207.228.197doris-3FE、BE、Broker二、JDK 部署(1) 下载安装包jdk-8u301-linux-x64.tar.gz(2) 解压tar -xf jdk-8
简述Apache Doris 是一个现代化的 MPP 分析型数据库产品，仅需 亚秒级 响应时间即可获得查询结果，能有效地支持实时数据分析。
本文主要介绍如何使用 CloudCanal 快速构建一条稳定高效运行的 PostgreSQL 到 Doris 数据同步链路。技术点基于 StreamLoad 的导入方式Doris 提供了多种导入方式。CloudCanal 采用了 StreamLoad 的方式进
自从今年鼎石科技公开了自家的DorisDB后（相关视频见B站）， Apache Doris 在社区中掀起了一波热潮， 我也跟风来学习一下，相关总结与大家分享。首先简单的说下啥是Doris吧，Doris是一个基于mpp的交互式SQL数据仓库，是一个面向多种数据分析场景的、 兼容MySQL协议的， 高性能的， 分布式关系型列式数据库，用于报告和分析。它最初的名字是Palo，由百度开发。在于2018年捐
文章目录为什么要在本地使用Spark连接Hive？实现1. Scala实现1. 端口设置2. metastore设置3. 主机名设置4. 环境变量设置2. pyspark实现 为什么要在本地使用Spark连接Hive？很多时候，我们在编写好Spark应用程序之后，想要读取Hive表测试一下，但又不想进行打jar包、上传集群、spark-submit这一系列麻烦的操作，此时我们就可
文章目录基础使用指南一. 创建用户1.1 Root 用户登录与密码修改1.2 创建新用户二. 数据表的创建与数据导入2.1 创建数据库2.2 账户授权2.3 建表2.3.1 单分区2.3.2 复合分区2.4 导入数据2.4.1 流式导入2.4.2 Broker 导入参考: 基础使用指南Doris 采用 MySQL 协议进行通信，用户可通过 MySQL client 或者 MySQL JDBC连接
目录一、Doris简介二、Doris的定位三、产品定位四、Doris的整体架构五、Doris的数据分布 六、Doris的关键性技术6.1 数据可靠性6.2 易于维护6.3ROLLUP表七、 Doris的数据模型7.1 aggregate聚合模型7.2 uniqu key模型7.3 duplicate key模型7.4 数据模型的选择建议八、数据组织(存储原则)--按列存储九、
Doris总结-Join1.Broadcast Join
2.Shuffle Join
3.Colocation Join
4.Bucket Shuffle Join
5.Runtime Filter
顺序：Colocate Join -> Bucket Shuffle Join ->Broadcast Join -> Shuffle Join 目录Doris总结-Jo
# Doris mysqlclient：一个高性能、可扩展的分布式关系型数据库
本身的抗攻击性。其他安全增强机制对容器安全性的影响。控制组资源控制的安全当docker r
一、建用户授权操作Doris 采用 MySQL 协议进行通信，用户可通过 MySQL client 或者 MySQL JDBC连接到 Doris 集群。选择 MySQL client 版本时建议采用5.1 之后的版本，因为 5.1 之前不能支持长度超过 16 个字符的用户名。1、创建用户操作Root 用户登录与密码修改 Doris 内置 root 和 admin 用户，密码默认都为空。启动完 D
一、创建一张表的艰辛路程在 Doris 中，数据以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。创建一张合格的表，主要考虑以下几个方面：字段索引引擎模型分区分桶属性1、Doris中的引擎olapmysqlbrokerHive2、Doris中的三大模型：AggregateUniqDuplicate3、Doris中分区类型RangeList4、建表示例4.1 字段Doris中的数据类型包括：bigintbi
讲座主要分为四部分内容：为什么需要全局字典什么是全局字典全局字典的技术实现总结与未来规划1. 为什么需要全局字典我们在业务上需要OLAP引擎能够⽀持精确去重的预计算，但这个需求本身是不是合理的呢？目前线上数据分析会有一些与⾦钱相关的计算，比如某一个业务方要计算他们个人的销售业绩、以及一些广告的点击率等，这些能够转化为金钱的计算需求是要求精确去重的，近似去重是⽐较难以容忍的。目前 Doris 的 B
JPA详解一，什么是JPA官网介绍:Spring Data JPA是更大的Spring Data家族的一部分，它使实现基于JPA的存储库变得很容易。此模块处理对基于JPA的数据访问层的增强支持。它使得构建使用数据访问技术的spring驱动的应用程序更加容易。实现应用程序的数据访问层很长一段时间以来都很麻烦。为了执行简单的查询、分页和审计，必须编写太多的样板代码。Spring Data JPA旨在通
一、hive方式映射数据官方文档：mongo-hadoop官方文档
组件版本要求：
Hadoop 1.X版本必须是1.2及以上版本Hadoop 2.X版本必须是2.4及以上版本Hive版本必须是1.1及以上版本依赖的mongodb java dirver 版本必须是3.0.0及以上版本依赖的jar包下载地址，根据需求选择不同版本：
mongo-hadoop-coremongo-hado
前言Doris是百度自研的交互式 SQL 数据仓库，其前身是 Palo ，Palo 是百度自研的基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库，主要用于解决报表和多维分析。现简单介绍Doris的数据模型。基本概念Doirs与传统的关系库相同，都是以表（Table）的形式存储数据，其中一张表包括行Row和列Column。Column分为两类：Key和Value，从业务角度看，Key和Value可以分别对应
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。
原创
2022-07-16 01:30:23
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1.1 添加Rollup Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储，而 索引 的意思是，Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率，也可以减少key列以增加数据的聚合度。以下举例说明。原表table1的Schema如下:+----------+-------------+------
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2022-05-31 10:01:26
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1 引言
Doris的存储引擎通过类似LSM的数据结构提供快速的数据导入支持。对于单一的数据分片（Tablet），新的数据先写入内存结构，随后刷入磁盘，形成一个个不可变更的数据文件，这些数据文件保存在一个rowset中。而Doris的Compaction机制主要负责根据一定的策略对这些Rowset进行合并，将小文件合并成大文件，进而提升查询性能。每一个rowset都对应一个版本信息，表示
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2021-07-02 15:46:11
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错误详情[INFO] 2022-04-24 23:05:04.373 - {"State":"CANCELLED","LogTime":"2022-04-24 23:05:04", "ErrorMsg":"type:ETL_RUN_FAIL; ms
