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
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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
转载 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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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
转载 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
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
转载 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
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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
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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
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