【代码】SQL，GROUP BY ROOLUP+GROUPING 用法示例。
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
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2024-05-14 14:33:29
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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
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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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2023-10-26 05:32:38
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# 使用 Java 调用 Doris 接口的介绍
Doris 是一款现代化的分布式系统，专为快速的分析和实时的业务需求而设计。它可以支持大规模的数据处理，尤其在进行 OLAP（联机分析处理）时表现出色。本文将为你介绍如何使用 Java 调用 Doris API，并提供示例代码。
## 1. Doris 简介
Doris 是由百度开源的一款高性能、简单易用的分布式分析数据库，主要用于在线分析和
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
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2024-05-14 21:34:58
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6月29日，Doris有幸得到中国信通院云大所、大数据技术标准推进委员会的支持，在中国信通院举行了0.11.0新版本预览线下沙龙。各位嘉宾都带来了干货满满的分享。关注Doris官方公众号，后台回复“0629”即可获取各位嘉宾分享PPT及现场录像。 今天是朱良昌同学代表百度智能云流式计算团队带来Spark Streaming对接Doris 设计与实现的分享。 业务场景
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
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2024-06-25 12:51:54
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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
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2024-04-26 11:55:16
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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
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2024-05-15 21:53:36
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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
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2023-11-30 18:34:56
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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
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2023-12-19 20:11:49
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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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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
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2024-03-13 11:55:28
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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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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
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2023-11-16 14:31:06
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1. 建表字段类型tinyint1字节范围：-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1smallint2字节范围：-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1bigint8字节范围：-2^63 + 1 ~ 2^63 - 1largeint16字节范围：-2^127 + 1 ~ 2^127 - 1float4字节支持科学计数法double12字节支持科学计数法decamal[(precision,
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2024-02-22 12:01:18
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文章目录一. Doris简介二. Doris 整体架构2.1 Doris 整体架构简介2.2 Doris 数据分布2.3 Doris 的使用方式三. Doris关键技术3.1 数据可靠性3.2 易运维3.3 MySQL 兼容性3.4 支持 MPP四. Doris 数据模型4.1 Doris 数据模型特点4.1.1 键值对存储形式4.1.2 Key 列全局有序排列4.2 聚合计算说明4.2 按列存
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2024-04-25 13:10:03
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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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目录一.查询简介二.查询流程1.Query 接收2.Query Parse3.Query Analyze4.Query Rewrite5.Plan5.1 Query 单机Plan5.2 Query 分布式Plan6.Query Schedule7.Query ExecuteOlapScanNodeAggregationNodePartitionedAggregationNodeExchangeN
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2024-09-01 08:34:50
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