Doris FE配置参数该文档主要介绍 FE 的相关配置项。FE 的配置文件 fe.conf 通常存放在 FE 部署路径的 conf/ 目录下。 而在 0.14 版本中会引入另一个配置文件 fe_custom.conf。该配置文件用于记录用户在运行是动态配置并持久化的配置项。FE 进程启动后，会先读取 fe.conf 中的配置项，之后再读取 fe_custom.conf 中的配置项。fe_cust
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2021-06-07 10:05:02
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# Doris配置MySQL外部表
在Doris中，外部表是指在Doris中创建的表，但实际数据存储在外部系统中，比如MySQL数据库。通过配置外部表，可以在Doris中查询外部系统中的数据，实现数据的共享和集成。
## Doris配置外部表的步骤
### 步骤一：创建外部表
首先需要在Doris中创建外部表，可以使用CREATE TABLE语句来创建外部表，并指定外部系统中的数据源。以下
0 背景概述 Doris完全兼容了mysql协议，并且Doris FE本身通过多follower选举机制选举出master，可以保证fe本身的高可用性，也可以通过加入observer fe节点来提高fe的读并发能力。但是对于前端连接来讲，还是需要显示执行要连接的fe的url（jdbc)或host i
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2018-12-10 16:15:00
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Hive官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/HiveHadoop狭义 Hadoop是最重要最基础的一个部分广义 Hadoop生态圈，包括Hadoop、Hive、Sqoop、HBase…Hive概述构建在Hadoop（HDFS/MapReduce/YARN）之上的数据仓库 Hive的数据是存放在HDFS之上 Hive底层执行引擎：MapRed
SpringMVC是一个基于DispatcherServlet的MVC框架，每一个请求最先访问的都是DispatcherServlet，DispatcherServlet负责转发每一个Request请求给相应的Handler，Handler处理以后再返回相应的视图(View)和模型(Model)，返回的视图和模型都可以不指定，即可以只返回Model或只返回View或都不返回。DispatcherS
关于Doris表的类型，可以通过在 mysql-client 中执行 HELP CREATE TABLE;查看。AGGREGATE KEY 数据模型Key
SparkStreaming基本使用与Window简单的介绍1. SparkStreaming基本使用1.1 pom.xml的依赖<dependencies>
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<groupId>org.scala-lang</groupId>
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# Doris针对MySQL外部表配置
## 1. 引言
Doris是一种分布式、列式存储的OLAP数据库。与传统的OLAP数据库相比，Doris具有更高的性能和可扩展性。在使用Doris时，我们经常需要与其他数据源（如MySQL）进行数据交互。为了实现与MySQL的交互，Doris提供了外部表配置功能。本文将介绍Doris针对MySQL外部表的配置方法，并提供相应的代码示例。
## 2.
原创
2023-08-10 12:19:49
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# Java配置Doris数据源实现方法
## 1. 整体流程
为了实现Java配置Doris数据源，需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 添加Doris的Java客户端依赖 |
| 2 | 配置Doris数据源 |
| 3 | 编写数据源配置类 |
| 4 | 注入数据源到Spring容器中 |
| 5 | 在代码中使用Doris数
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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
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- Aggregate
- Uniq
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2023-07-30 14:41:13
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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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缺点高并发支持不是很友好。基于hive，与hive共存亡，紧耦合。社区活跃度不高 解决问题成本高。1.1.2 应用场景 Impala不同于hive，hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程。不同于hive，impala中间结果不写入磁盘，即使及时通过网络以流的形式传递，大大降低的节点的IO开销。灵活性高。在一些实时性要求很高的场景中，一方面满足实时性要求，一方面提升用户
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