第三篇：数据仓库系统的实现与使用(含OLAP重点讲解)前言 上一篇重点讲解了数据仓库建模，它是数据仓库开发中最核心的部分。然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发，其中最主要的是ETL工程，在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等。 &n
Swarm介绍 Swarm是Docker公司在2014年12月初发布的一套较为简单的工具，用来管理Docker集群，它将一群Docker宿主机变成一个单一的，虚拟的主机。Swarm使用标准的Docker API接口作为其前端访问入口，换言之，各种形式的Docker Client(docker client in Go, docker_py, docker等)均可以直接与Swarm通信。S
参考资料 [1] MySQL体系架构简介 [2] MySQL 整体架构一览 目录1. 路径2. 文件3. 配置4. 逻辑系统架构4.1 应用层4.2 MySQL 服务层4.3 存储引擎层5. SQL SELECT语句执行过程第1步：Connectors ：客户端/服务端通信协议第2步：查询缓存第3步：Analyzer分析器第4步：Optimizer优化器：查询优化第5步：查询执行引擎Actuato
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2023-07-30 14:41:13
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Doris集群机器规划以下是Doris集群的服务器规划配置信息，目前采用3节点混部模式。FE3个实例，BE3个实例，构成最低配集群。服务器名服务器IP角色Doris-node0110.19.162.103FE、BEDoris-node0210.19.162.104FE、BEDoris-node0310.19.162.106FE、BEDoris简介官网：首页 - Apache Doris核心组件简介
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
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2023-10-26 05:32:38
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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。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。 Apache Doris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。令您的数据分析工作更加简单高效！dorisFE启动与停止:./st
doris的三种数据模型：一、Doris三种数据模型Doris 的数据模型主要分为3类:
- Aggregate
- Uniq
- DuplicateAggregate 模型 聚合模型：聚合模型需要用户在建表时显式的将列分为 Key 列和 Value 列。该模型会自动的对 Key 相同的行，在 Value 列上进行聚合操作。当我们导入数据时，对于 Key 列相同的行会聚合成一行，而 Value 列
Apache Doris的BE部分是由C++编写，当出现一些内存越界，非法访
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2021-07-15 14:15:00
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一、doris是什么Apache Doris是一个现代化的MPP（大规模并行分析）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。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。Apache Doris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。令数据分析工作更加简单高效！二
Java web应用程序供用户通过浏览器发送请求，程序通过执行产生web页面，并将页面传递给客户机器上的浏览器，将得到的web页面呈现给用户。 一个完整的Java web应用程序通常由许多组件构成的，一般由表示层组件、控制层组件、业务逻辑层组件以及数据访问层（或持久层）组件构成。 ●表示层组件一般由HTML和JSP页面组成。 ●控制层组件一般由servlet组成。 ●业务逻辑层一般是J
目录概述导入方式批量删除Broker LoadRoutine LoadStream load概述Doris现在支持Broker load/routine load/stream load/mini batch load等多种导入方式。
spark load主要用于解决初次迁移，大量数据迁移doris的场景，用于提升数据导入的速度。导入方式所有导入方式都支持 csv 数据格式。其中 Broker l
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
前提：已有多年大数据经验，熟悉多种架构，与其他框架类比后总结的doris一些特性，新手勿入1. Doris基础学习1.1 doris 简介Apache Doris 是一个现代化的 MPP(Massively Parallel Processing，即大规模并行处理) 分析型数据库产品亚秒级响应时间即可获得查询结果可以支持 10PB 以上的超大数据集满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分
Doris–基础–1.3–理论–架构1、名词1.1、FE(Frontend)Doris 的前端节点。开发语言：以 Java 为主功能
接收和返回 客户端请求元数据 管理集群 管理生成 查询计划1.2、BE(Backend)Doris 的后端节点。开发语言：以 C++ 为主功能：
负责 数据存储负责 数据管理执行 查询计划1.3、Tablet是一张表，是实际的物理存储单元
一张表按
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
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2023-10-24 21:44:53
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目录一、概述二、Hudi 数据管理1）.hoodie文件2）数据文件三、数据存储四、Hive 与 Hudi 集成使用1）安装mysql数据库2）安装 Hive1、下载2、配置3、解决Hive与Hadoop之间guava版本的差异4、下载对应版本的mysql驱动包5、初始化元数据6、修改hadoop配置文件core-site.xml,表示设置可访问的用户及用户组7、将hudi-hive的jar包放到
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
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2023-10-11 21:28:24
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参考Hive安装 王家林DT大数据梦工厂场景Hive存在的意义，怎么安装？如何把本地数据导入到Hive中来？分析简介1、Hive是分布式数据仓库，同时又是查询引擎，所以Spark SQL取代的只是Hive的查询引擎，在企业实际生产环境下Hive+SparkSQL是经典组合。 2、Hive本身是一个简单单机版本的软件，主要负责： a) 把HQL翻译成Mapper(s)-Reducer-Mappe
目录 1、SparkStreaming2、SparkStreaming程序入口3、SparkStreaming初始理解4、什么是DStream5、数据源5.1、Socket数据源5.2、HDFS数据源5.3、自定义数据源5.4、kafka数据源6、Spark任务设置自动重启步骤一：设置自动重启Driver程序步骤二：设置HDFS的checkpoint目录步骤三：代码实现7、数据丢失如何处
数据划分本文档主要介绍 Doris 的建表和数据划分，以及建表操作中可能遇到的问题和解决方法。基本概念在 Doris 中，数据都以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。Row & Column一张表包括行（Row）和列（Column）。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。Column 可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Va
