最近需求，仅想提高sink2es的qps，所以仅调节了sink2es的并行度，但在调节不同算子并行度时遇到一些问题，找出问题的根本原因解决问题，并分析整理。实例代码--SETtable.exec.state.ttl=86400s;--24hour,默认:0msSETtable.exec.state.ttl=2592000s;--30days,默认:0msCREATETABLEkafka_table

关键词节点，时间，一致性，CAP，ACID，BASE，P2P，机器伸缩，网络变更，负载均衡，限流，鉴权，服务发现，服务编排，降级，熔断，幂等，分库分表，分片分区，自动运维，容错处理，全栈监控，故障恢复，性能调优

前言explian/desc可以帮助我们分析sql语句，写出高效sql语句，让mysql查询优化器可以更好的工作。mysql查询优化器会尽可能的使用索引，优化器排除的数据行越多，mysql找到匹配数据行就越快。用法explain/desc+sqlexplainselect*fromtbl_chain_billwherebillid=6explain.pngkeyvaluemeansid1查询序列号

doris中使用了gRPC（proto）和thrift，两种RPC框架都用了，不准确的说，gRPC用于BE-BE之间通讯，thrift用于FE-BE之间通讯。

项目的核心是提供混部工作负载编排、混部资源调度、混部资源隔离和混部性能调优的综合解决方案，帮助用户优化容器性能，并提升集群资源使用效率。

Doris介绍官方地址：ApacheDoris:Open-SourceReal-TimeDataWarehouse-ApacheDorisApacheDoris源于百度2008年启动的产品Palo在2018

文章目录uptime的命令解释uptime平均负载的理解manuptime平均负载的合理值系统负载的趋势案例分析CPU密集型程序IO密集型大量进程学习笔记主要来源：Linux性能优化实战_Linux_性能调优

Doris中的优化涉及到的方面非常多，例如在分区、分桶、join、查询、参数等各个方面都有优化对应策略，具体可以参考前面每个部分内容，这里大体总结下Doris中的优化相关内容：执行SQL慢可以通过Doris

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文章目录写在开头1查询性能的优化1查询性能的优化1.1优化查询语句1.1.1避免全表扫描1.1.2合理使用WHERE子句1.1.3使用JOIN时的优化1.1.4子查询的优化1.1.5使用LIMIT优化查询1.1.6存储过程的使用1.1.7UNION和UNIONALL的选择1.1.8使用EXISTS替代IN1.1.9利用索引加速ORDERBY1.1.10使用适当的数据类型和长度1.2使用合适的索引1

文章目录SQL函数之字符串函数（二）一、group_concat(VARCHARstr[,VARCHARsep])

Doris实战笔记本文基于Doris1.2.4.1版本部署,其他版本不同之处还请见谅注意：在Doris官网下载时，记得查询自己的服务器cpu核心架构，下载合适的架构才能运行Doris安装部署Doris在安装部署时

一千个DBA就有一千种配置方式!大家一定记得不要轻易去看网上，要看只看官网！网上很多博客都是错的，连参数都列错了，5.7很多参数和5.6是完全不一样的。可能你从未看到过这样的一篇集中火力式的把mysql参数列了这么全的文章，很有兴曾参与过超3万并发的18～19年的数轮520、618、双11、双12保卫战。因此这一篇是汇集了最精华和实战的内容把mysql所有的参数列在这边供大家参考。并且以（64cc

本文介绍了在性能测试过程中Java进程消耗CPU过高的问题排查方法、线程死锁问题排查方法和内存泄露的排查方法Java进程消耗CPU过高的问题排查方法CPU利用率过高，查看JVM中线程占用cpu大小的方法ps–Lfppidtop–ppid-H查看高占用的线程并转化为十六进制的方法printf"%x\n"其中x为线程号然后jstack-l16进制的线程号线程死锁问题排查方法死锁定义线程死锁是指由于两个

首先一般在公司连的话会有一个证书公司一般内部都会提供的工具你导入这个证书的配置文件到工具即可连接公司的数据库首先看datagrip连接doris新建一个datasource选择mysql然后填入对应的ip

我在用flinkcdc把数据从sqlserver写到doris正常情况下sqlserver有删除数据，doris是能捕获到并很快同步删除的。

有人会说性能调优是数据库管理员（DBA）的事，然而性能调优跟程序员们也有莫大的关系。程序中嵌入的一行行的SQL语句，如果使用了一些优化小技巧，定能达到事半功倍的效果。

DidIdisappointyouorletyoudown?我是否让你失望或令你萎靡ShouldIbefeelingguiltyorletthejudgesfrown?我是否应感到有罪或接受罪责'CauseIsawtheendbeforewe'dbegun,因为我们从开始就看到了结局YesIsawyouwereblindedandIknewIhadwon.是的我看到了你的盲目并且知道我已经赢了So

DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX实现了包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能ApacheDoris是一个现代化的MP

本实战指南将带你深入了解Nginx的安装、基础配置、高级配置、最佳实践以及性能调优。

假设Andy和Doris想在晚餐时选择一家餐厅，并且他们都有一个表示最喜爱餐厅的列表，每个餐厅的名字用字符串表示。你需要帮助他们用最少的索引和找出他们共同喜爱的餐厅。

本文会将从环境搭建到demo来全流程体验flinkcdc3.0包含了如下内容flink1.18standalone搭建doris1fe1be搭建整库数据同步测试各同步场景从检查点重启同步任务环境搭建flink

对于Doris，一直听圈内的人在说，吹得神乎其神，但到底有多强，从来没有真正的去尝试一把。直到这次，被人狠狠上了一课。

前言我之前在ClickHousevsDoris读写性能比较一文中，初步做了一下ClickHouse和Doris的读写性能比较，但由于数据样本比较小，且未发挥出所有硬件资源的性能，因此进行了第二轮压测。

深入了解jvm及实战1.引言2.jvm概念理解1.引言jvm是深入了解java底层逻辑的必备知识储备,在中大型开发团队里,中高级工程师必须要了解和掌握,也是中高级工程师面试必考题,在实战中用于程序性能调优

Doris是一个开源的MPP数据库系统，旨在提供类似于传统数据库的功能，但是能够处理大规模数据。它具有较高的查询性能，支持ANSISQL，并且具有与传统数据库相似的用户体验。

Doris和ClickHouse都是列式存储的分布式数据库，都有优秀的性能表现。通常情况下，Doris和ClickHouse的性能取决于数据模型和查询模式。

以下是鄙人对Clickhouse和Doris对比理解：1.导入性能问题就单表来说，clickhouse导入性能比doris要好，因为单表clickhouse导入数据直接导入的是本地磁盘，对于分布式表，clickhouse

mysql,clickhouse以及doris测试对比（一）clickhouse的单机安装与使用文章目录mysql,clickhouse以及doris测试对比（一）clickhouse的单机安装与使用前言一

因此，本文将使用TPC-DS基准测试的99个查询语句来对比开源的ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity这4个OLAP引擎的性能表现，以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考。

概述都说“实践是检验真理的唯一标准”，光说不练假把式，那么本文就通过实际的测试来感受一下Doris和clickhouse在读写方面的性能差距，看看Doris盛名之下，是否真有屠龙之技；clickhouse

这里写目录标题一、599.两个列表的最小索引总和二、724.寻找数组的中心下标三、面试题16.11.跳水板四、35.搜索插入位置一、599.两个列表的最小索引总和简单假设Andy和Doris想在晚餐时选择一家餐厅

测试的数据请看上一篇博客，数据行数500万。目录一.简单SQL的执行计划二.带普通函数SQL的执行计划三.带聚合函数SQL的执行计划四.带窗口函数SQL的执行计划五.表连接的SQL的执行计划一.简单SQL的执行计划explainselects_age,s_scorefromstudent_tb_seqwheres_age=20;+----------------------------------

1.场景分析以Clickhouse、Doris、Starrocks等为代表的mpp分析数据库正在快速的兴起，以其高效查询、跨库整合能力收到广大技术人员的喜爱。

一.Streamload概述Streamload是一个同步的导入方式，用户通过发送HTTP协议发送请求将本地文件或数据流导入到Doris中。Streamload同步执行导入并返回导入结果。

1.进程可以打开的文件数（高并发时常用）ulimit-n#查看一个进程可以打开的文件数修改进程可以打开的最大文件数临时修改：ulimit-n[进程数]永久修改：修改限制用户资源配置文件vim/etc/security/limits.conf末尾添加*softnofile102400*hardnofile102400------------------------------------------

文章目录SQL函数之字符串函数（一）一、append_trailing_char_if_absent(VARCHARstr,VARCHARtrailing_char)

今天3位同事和好友给我的祝福.要相信坚持就能感动老天;坚持就是胜利;一切发生在Doris身上的美好都是必然的。生活的美好无非如此

————————————————————————1．环境准备2．部署Elasticsearch软件（1）安装elasticsearch—rpm包（2）修改elasticsearch主配置文件（3）es性能调优参数

在对EMQX(https://www.emqx.io)进行性能测试的过程中，当客户端连接达到一定数量以后，你可能会发现EMQX无法接入更多连接，并且在控制台或/var/log/emqx/emqx.log.N中出现以下错误日志：[error]Accepterroron0.0.0.0:1883:EMFILE(Toomanyopenfiles)这说明目前EMQX打开的文件描述符数量达到了最大限制。当然，

文章目录一.flink的内存管理1.Jobmanager的内存模型2.TaskManager的内存模型2.1.模型说明2.2.通讯、数据传输方面2.3.框架、任务堆外内存2.4.托管内存3.任务分析二.单个节点的带宽瓶颈1.带宽相关理论2.使用speedtest-cli测试带宽3.任务分析3.其他工具使用介绍本文相关讨论flink内存对任务性能的影响：通过了解内存模型，了解这些模型都负责那些工作，

：Kiabana：Logstash：可以添加的其它组件：ELK的工作原理：二.部署ELK节点都设置Java环境:每台都可以部署Elasticsearch软件：修改elasticsearch主配置文件：性能调优参数

个人主页：IT贫道-CSDN博客私聊博主：私聊博主加WX好友，获取更多资料哦~博主个人B栈地址：豹哥教你学编程的个人空间-豹哥教你学编程个人主页-哔哩哔哩视频目录1.Flink与Doris版本兼容

一、问题：注：前面能正常写入，突然就报错，导入失败，报错：“toomanyfilteredrowsxxx,"ErrorURL":"{"TxnId":769494,"Label":"datax_doris_writer_bf176078

1.语言相关1.1Java核心知识点Java的类加载机制JVM相关：JVM内存模型和结构,GC原理,性能调优泛型集合体系异常体系IO体系多线程编程反射Servlet推荐数据《Java编程思想》《EffectiveJava

FlinkSQL处理如下实时数据需求：实时聚合不同类型/账号/发布时间的各个指标数据，比如：初始化/初始化后删除/初始化后取消/推送/成功/失败的指标数据。要求实时产出指标数据，数据源是mysqlcdcbinlog数据。代码实例--SETtable.exec.state.ttl=86400s;--24hour,默认:0msSETtable.exec.state.ttl=2592000s;--30d

http://www.cnblogs.com/zhengchunyuan/p/9282574.html

1.概述ODBCExternalTableOfDoris提供了Doris通过数据库访问的标准接口(ODBC)来访问外部表，外部表省去了繁琐的数据导入工作，让Doris可以具有了访问各式数据库的能力，并借助