作者介绍：马成，慧策JAVA高级研发工程师慧策（原旺店通）是一家技术驱动型智能零售服务商，基于云计算PaaS、SaaS模式，以一体化智能零售解决方案，帮助零售企业数字化智能化升级，实现企业规模化发展。凭借技术、产品、服务优势，慧策现已成为行业影响力品牌并被零售企业广泛认可。2021年7月，慧策完成最新一轮D轮3.12亿美元的融资，累计完成四轮逾4.52亿美元的融资，与诸多国际一流企业、行业头部企业

数据仓库的MPP架构1.MPP架构的大数据计算引擎Impala、ClickHouse、Druid、Doris，采用MPP架构的很多OLAP引擎号称：亿级秒开2.MPP架构MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法

基于Binlog、FlinkCDC、Doris实现数据实时同步Docker部署MySQLdockerpullmysql:5.7.32通过挂载的方式开启一个mysql镜像dockerrun-p3307:3306

1流程图2Flink来源表建模--来源-城市topicCREATETABLENJ_QL_JC_SSJC_SOURCE(recordstring)WITH('connector'='kafka','topic'='QL_JC_SSJC','properties.bootstrap.servers'='172.*.*.*:9092','properties.group.id'='QL_JC_SSJC_

.注意事项2.2.检查基本参数2.3.检查兼容ORACLE参数2.4.检查用户及表空间3.DTS迁移过程3.1.新建迁移任务3.2.迁移表结构及序列3.3.迁移表数据3.4.迁移索引3.5.迁移视图、物化视图等

Export导出Doris提供了一种数据导出功能，可以将数据（可指定分区）的数据以文本的格式进行导出，可以通过Broker进程将数据导出到HDFS或者其他远端存储系统中。

ARM64平台编译，我们这里采样Docker环境编译下载Docker镜像[root@bigdata001~]#[root@bigdata001~]#dockerpullapache/incubator-doris

INSERT语句支持以下两种语法：SQLINSERTINTOtableSELECT…INSERTINTOtableVALUES(…)对于Doris来说，一个INSE

文章目录一.数据导出概述二.案例2.1不指定文件2.1指定文件参考:一.数据导出概述数据导出（Export）是Doris提供的一种将数据导出的功能。

BrokerLoadStreamLoadRoutineLoadBinlogLoadInsertIntoS3Load数据导出Export导出查询结果导出mysqldump导出数据备份及恢复简要原理说明备份恢复删除远端仓库数据导入和导出数据导入导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到Doris

数据导出数据导出（Export）是Doris提供的一种将数据导出的功能。

ApacheDorisBroker快速体验之案例（3）环境信息硬件信息软件信息Broker介绍Broker导入案例测试表创建数据初始化导入任务创建结果验证Broker导出案例测试表创建数据初始化导出任务创建结果验证OutFile案例测试表创建数据初始化导出任务创建结果验证环境信息硬件信息CPU：4CCPU型号：ARM64内存：10GB硬盘：66GBSSD软件信息VM镜像版本：CentOS-7Apa

目录一、表结构变更二、Rollup三、增大内存四、修改超时时间五、Broadcast/ShuffleJoin六、数据模型七、索引八、物化视图九、动态分区十、数据导出十一、ColocationJoin十二

进入正文前，感谢宝子们订阅专题、点赞、评论、收藏！关注IT贫道，获取高质量博客内容！个人主页：IT贫道_大数据OLAP体系技术栈,ApacheDoris,Clickhouse技术-CSDN博客私聊博主：加入大数据技术讨论群聊。博主个人B栈地址：https://space.bilibili.com/430821680?spm_id_from=333.999.0.0目录

Flink+Doris实时数仓Doris基本原理Doris基本架构非常简单，只有FE(Frontend)、BE(Backend)两种角色，不依赖任何外部组件，对部署和运维非常友好。

安装路径旧/opt/doris-0.9.0新/opt/DORIS-0.9.111.升级步骤1)下载解压tarzxfvDORIS-0.9.11-release-output.tar.gz耗时，传输jar包

docker常用命令dockercp容器到本地：dockercpbe:/opt/apache-doris/be/conf/be.conf.本地到容器：dockercpbe.confbe:/opt/apache-doris

物化视图原理物化视图是将预先计算（根据定义好的SELECT语句）好的数据集，存储在Doris中的一个特殊的表。

DorisRoutineLoad正则表达实战1.Kafka安装#1.下载安装包wgethttps://dlcdn.apache.org/kafka/3.2.0/kafka_2.13-3.2.0.tgz#2.解析安装包$tar-xzfkafka_2.13-3.2.0.tgz$cdkafka_2.13-3.2.0#3.启动zookeeper$nohupbin/zookeeper-server-star

Doris0.14.7版本发布啦！作为ApacheDoris社区的主要维护团队，百度Doris团队也同时维护了基于ApacheDoris官方Release版本的3位迭代版本(tags)。

对接hive数据源(Doris支持两种建表方式,分桶表和复合分区表/复合分区表先分区在分区内分桶)分桶表测试案例:建hive表:droptabletmp_txzl_as2;CREATETABLE`tmp_txzl_as2

一、背景使用datasophon管理，原来是doris-1.2.4版本由于查询数据量不一致问题升级到doris-2.0.1版本集群规划两台fe一个follower,一个observer,三台BE节点，两个台

ApacheDoris代码仓库地址：apache/incubator-doris欢迎大家关注加星ApacheDoris可以通过滚动升级的方式，平滑进行升级。

1、Doris2.0.1DockerFile的制作参考Doris2.0.1Dockerfile制作-CSDN博客2、之前的Doris集群通过Docker容器进行的部署，需提前准备好Doris2.0.1的镜像包参考

今天遇到一个问题，做一个批量插入的功能使用jdbcTemplate.batchUpdate（Stringsql,ListbatchArgs）；sql是包含占位符的insert语句：insertintotalbeA(id,name)values(?,?)batchArgs是具体参数数组：{[1,'A'],[2,'B']}类似这种。如果name的值带有单引号，类似于I'm这种。jdbcTemplate

确定性函数有以下用处：可以在基于函数的索引中使用该函数；可以在物化视图中调用；Oracle11g开始会对其参数及其返回结果进行缓存处理以提升性能。

文章目录编译Doris遇到的问题一、js_generator.cc:(.text+0xfc3c):undefinedreferenceto`well_known_types_js’

@羲凡——只为了更好的活着Doris编译安装(完整版)前期准备安装java8、mysql、docker安装java8、mysql这个基本操作，晚上也有很多例子，我就不赘述了。

0.系统与版本要求Linux操作系统版本需求Linux系统版本CentOS7.1及以上Ubuntu16.04及以上虽然要求centos7以上，但是实测在centos8安装会出现某些依赖一直安装不上的问题，因此建议安装在centos7上软件需求软件版本Java1.8及以上GCC4.8.2及以上开发测试环境模块CPU内存磁盘网络实例数量Frontend8核+8GB+SSD或SATA，10GB+*千兆网

Doris的MasterFE节点会主动发送心跳给各个FE或BE

Doris2426

本文是Oracle数据整库同步至ApacheDoris实操记录，仅供参考参考：https://cn.selectdb.com/blog/1041、Oracle配置[root@node1oracle]#pwd/u01/app/oracle[root@node1oracle]#mkdirrecovery_area[root@node1oracle]#chown-Roracle:dbarecovery_

今天阅读的是第5节意群的逻辑图像转化1、what？句子➝逻辑意群➝逻辑转化➝生活事件2、why？更好地理解句子，帮助记忆3、eg（1）不为失败找借口，只为成功在找方法。考试失败了不要找借口，要想着为下次的成功找到方法。（2）尊严来自实力，实力来自己拼搏要想获得尊严就要有实力，想要有实力就要努力拼搏（3）赢家总有一个计划，输家总有一个借口长跑比赛的赢家总是提前为自己制定计划，而输家总会为自己的失败找

Doris–基础–5.3–物化视图1、介绍1.1、什么是物化视图将预先计算(根据定义好的SELECT语句)好的数据集，存储在Doris中的一个特殊的表，这个表就叫物化视图物化视图的出现主要是为了满足用户

文章目录一.物化视图概述二.使用物化视图2.1创建物化视图2.2支持聚合函数2.3更新策略2.4查询自动匹配2.5查询物化视图2.6删除物化视图三.案例参考:一.物化视图概述物化视图是将预先计算（根据定义好的

PostgreSQL9.3开始支持物化视图，9.4又增加了非阻塞的CONCURRENTLY选项，但REFRESH时却不支持类似STARTWITH…NEXT…的定时刷新选项。如何实现定时刷新物化视图？

一、原理将查询结果进行缓存，极大提升视图查询速率二、缺点需要定时更新结果至缓存三、创建3.1创建物化视图后，可查询数据create materializedview view_nameas query_sql

PostgreSQL9.3以后出现了物化视图。物化视图是由实实在在的数据组成，这是和一般视图的根本区别。

PostgreSQL9.3开始支持物化视图，9.4又增加了非阻塞的CONCURRENTLY选项，但REFRESH时却不支持类似STARTWITH...NEXT...的定时刷新选项。

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举例说明：CREATETABLEtbl1(k1DATE,...)PARTITIONBYRANGE(k1)()DISTRIBUTEDBYHASH(k1)PROPERTIES("dynamic_partition.enable"="true","dynamic_partition.time_unit"="DAY","dynamic_partition.start"="-2","dynamic_part

存储引擎规则1.数据要根据用户指定的分区列(只能是数字或日期类型)划分成若干个分区(patition)2.在每个分区内，数据还可以根据用户指定的分桶列进行hash分桶，每个分桶就是一数据片段(tablat)，tablat是数据划分的最小逻辑单元。3.patition可视为逻辑上最小的管理单元，数据的导入导出都可以或仅能针对一个patition进行。4.tablet直接的数据是没有交集的(不会重复存

地址：力扣https://leetcode-cn.com/problems/minimum-index-sum-of-two-lists/题目：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

分享提纲：Doris背景介绍适用场景&案例介绍Doris整体架构Doris关键技术Doris背景介绍介绍Doris的整体架构，以及Doris的一些特性。

为了充分利用并发查询中的数据扫描与计算，现有研究提出了丰富的技术：从缓存磁盘页以构建物化视图到优化多查询。然而，现有研究所提出的思想本质上受现代以查询为中心的引擎设计哲学所限制。理想状态下，

基于Apachedoris怎么构建数据中台(四)-数据接入系统上一次我们讲解了数据资产，元数据管理，血缘关系等，这次我们开始将数据接入，怎么实现快速的数据接入在开发数据模型时，我们必须有一个统一的平台，能够像流水线一样，把数据一步步加工成数据模型。这其中涉及到数据萃取、数据聚合、作业调度等。主要是为了实现业务数据的快速接入，零代码实现，数据分析人员只需要通过UI进行简单的配置、提交任务即可完成数据

1、数据导入概览https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/install/standard-deployment下图为各类数据导入Starrocks方式可以通过语句

文章目录Doris原理篇一、Doris特点1、支持标准SQL接口2、列式存储引擎3、支持丰富的索引结构4、支持多种存储模型5、支持物化视图6、MPP架构设计7、支持向量化查询引擎8、动态调整执行计划9、

ApacheDoris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，ApacheDoris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单

为探讨这些问题，近日，阿里云联合Zilliz和Doris举办了一场以《大模型时代下的数据存储与分析》为主题的技术沙龙，其中，阿里云对象存储OSS上拥有海量的非结构化数据，Milvus（Zilliz）作为全球最有影响力的开源向量数据库项目