分区与分桶：Doris中有两层的数据划分，第一层是分区（Partition），第二层是分桶（Bucket）。Partition又能分为Range分区和List分区。Bucket仅支持Hash方式。

创建基于Range多列分区的表CREATETABLEtbl1(dayDATE,daysSMALLINT,user_typeSMALLINT,productVARCHAR(20),messageString)PARTITIONBYRANGE(day,days,user_type)(PARTITION`p201701_1000`VALUESLESSTHAN("2017-02-01","2","2"),

动态分区是在Doris0.12版本中引入的新功能。旨在对

更多数据模型参阅Doris数据模型。列的基本类型，可以通过在mysql-client中执行HELPCREATETABLE;查看。

文章目录一.动态分区概述1.1原理1.2使用方式1.3动态分区规则参数1.4创建历史分区规则1.5注意事项二.案例2.1案例12.2案例22.3案例3参考:一.动态分区概述动态分区是在Doris0.12

1创建用户和数据库1）创建test用户mysql-hhadoop1-P9030-uroot-pcreateuser'test'identifiedby'test';2）创建数据库createdatabasetest_db;3）用户授权

动态分区动态分区是在Doris0.12版本中引入的新功能。旨在对表级别的分区实现生命周期管理(TTL)，减少用户的使用负担。目前实现了动态添加分区及动态删除分区的功能。动态分区只支持Range分区。

创建分区：分为两种：1、Range分区分区列通常为时间列，以方便的管理新旧数据。Partition支持通过VALUESLESSTHAN(...)仅指定上界，系统会将前一个分区的上界作为该分区的下界，生成一个左闭右开的区间。通过，也支持通过VALUES[...)指定同时指定上下界，生成一个左闭右开的区间。通过VALUES[...)同时指定上下界比较容易理解。这里举例说明，当使用VALUESLESST

ApacheDoris代码仓库地址：ApacheDoris欢迎大家关注加星1.介绍在某些使用场景下，用户会将表按照天进行分区划分，每天定时执行例行任务，这时需要使用方手动管理分区，否则可能由于使用方没有创建分区导致数据导入失败，这给使用方带来了额外的维护成本。通过动态分区功能，用户可以在建表时设定动态分区的规则。FE会启动一个后台线程，根据用户指定的规则创建或删除分区。用户也可以在运行时对现有规则

1、说明本文主要是测试Doris动态分区相关功能；关于动态分区相关理论部分请参考官方文档：http://doris.incubator.apache.org/master/zh-CN/administrator-guide

1、创建分区表（1）默认分区当不使用Partition建表时，系统会自动生成一个和表名同名的，全值范围的Partition。该Partition对用户不可见，并且不可删改。CREATETABLEtable1(siteidINTDEFAULT'10',citycodeSMALLINT,usernameVARCHAR(32)DEFAULT'',pvBIGINTSUMDEFAULT'0')AGGREGA

动态分区是在Doris0.12版本中引入的新功能。旨在对表级别的分区实现生命周期管理（TTL），减少用户的使用负担。目前实现了动态添加分区及动态删除分区的功能。动态分区只支持Range分区。

文章目录前言Ingress日志介绍为什么选择ClickHouse日志数据pipeline架构ClickHouseschema设计物化视图介绍日志分析物化视图设计Grafana可视化总结前言本篇是关于日志分析系统的一篇实践文章

ClickHouse的物化视图是一种查询结果的持久化，它确实是给我们带来了查询效率的提升。

《图解Spark大数据快速分析实战》(王磊)1.问题产生的背景Doris通过RoutineLoad支持将Kafka数据接入DorisKafka目前（2022-07-18）版本已经到了3.2.0，但是客户反馈他们线上

ApacheDoris安装部署版本：CentOS7.6ApacheDoris0.14.0编译选择合适的版本进行下载，此次选择0.14.0版本下载|ApacheDoris一、CentOS编译1安装依赖sudoyumgroupinstall'DevelopmentTools'&&sudoyuminstallmavencmakebyaccflexautomakelibtoolbisonbinutils-

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本质上，动态表上的连续查询非常类似于定义物化视图的查询注意事项动态表首先是一个逻辑概念。在查询执行

数据存储工具rds、mysql、postgresql、presto；starrocks/Doris；oss、es、hdfs、binlog、nosql、redis、neo4j；Kafkaoss：文件、图片

Doris版本：0.15.0-rc04文章目录任务流程异常说明StreamLoad介绍简单说明支持数据格式前置条件启动批量删除方式相关代码示例任务流程异常说明当MySQL端批量进行Delete或Update

简介StreamLoad的本质是调用DorisBE节点的HTTPAPI来实现数据的导入，因为我们可以用JAVAHTTPCLIENT来实现数据的导入。代码publicclassStreamLoadExample{privatefinalstaticStringHOST="192.168.56.104";//FEIPprivatefinalstaticintPORT=8030;//FEHTTP端口pr

Streamload之json数据导入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引言Doris的导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到Doris表中。

Doris的showload命令默认不支持查看StreamLoad导入记录。

在doris_test数据库中创建表CREATETABLE`doris_test_sink`(`id`intNULLCOMMENT"",`number`intNULLCOMMENT"",`price`DECIMAL

基本原理MySqlLoad和StreamLoad功能相似,都是导入本地文件到Doris集群中,因此MySQLLoad实现复

JSON格式数据导入Doris支持导入JSON格式的数据。本文档主要说明在进行JSON格式数据导入时的注意事项。

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。

0.doris支持的多种数据写入方式如：导入总览|ApacheDorisSparkLoad通过Spark导入外部数据BrokerLoad通过Broker导入外部存储数据StreamLoad流式导入数据(

问题：我有个表主键是字符串类型然后cdc去读取的时候自己split了很久checkpoint一直显示执行中，我看日志打印是info：checkpoint一直卡在那里程序一直等待中：原因：倒全量数据chunlSplitter花费了太长时间，这个在社区提问看有没有解决方案。知识备份：阿里云FlinkCDC文档地址：MySQL的CDC源表-实时计算Flink版-阿里云cdc参数:WITH参数参数说明是否

【ApacheDoris】审计日志插件|快速体验一、环境信息1.1硬件信息1.2软件信息二、审计日志插件介绍三、快速体验3.1AuditLoader配置3.1.1下载AuditLoader插件3.1.2解压安装包3.1.3修改plugin.conf3.2创建库表3.3初始化3.4验证一、环境信息1.1硬件信息CPU：48CCPU型号：x86_64内存：185GB1.2软件信息系统：CentOSAp

任务明细任务是需要同步服务器上的一张大表里面的数据整理成csv的方式到本地，表数据量1.7个亿。跑数因为连接公司内网不稳定，故使用公司服务器跑数因为数据量和csv大小不成线性关系，更像指数递增，故切分为小文件来做代码java代码如下importjava.io.FileWriter;importjava.io.IOException;importjava.sql.*;publicclasshello

                      星光下的赶路人star的个人主页                      心之所向，剑之所往文章目录1、Doris简介1.1快速开始1.2安装配置1.2.1

简介本文介绍Flink如何流式写入ApacheDoris，分为一下几个部分：FlinkDorisconnectorDorisFE节点配置FlinkDataStream写DorisFlinkDorisconnectorFlinkDorisconnector本质是通过StreamLoad来时实现数据的查询和写入功能。支持二阶段提交，可实现ExatlyOnce的写入。DorisFE节点配置1）需在apa

@羲凡——只为了更好的活着Dorishdfs数据导入doris动态分区表本文重点1.动态分区表创建2.读取路径作为分区参数3.预聚合增加count列——set(cnt=1)4.brokerload的hdfsHA

文章目录一.BrokerLoad概述二.基本操作2.1创建导入2.1.1Label2.1.2数据描述类参数2.1.3导入作业参数2.1.4strictmode与sourcedata的导入关系2.2查看导入2.3取消导入三.相关系统配置3.1FE配置四.案例4.1导入Hiveorc格式表4.2导入Hivetext格式表参考:一.BrokerLoad概述Brokerload是一个异步的导入方式，支持的

文章目录一.Streamload概述1.1基本原理1.2支持数据格式1.3基本操作1.3.1创建导入1.3.1.1签名参数1.3.1.2导入任务参数1.3.1.3strictmode与sourcedata的导入关系1.3.2返回结果1.3.3取消导入1.4相关系统配置1.4.1FE配置1.4.2BE配置二.导入实例参考:一.Streamload概述Streamload是一个同步的导入方式，用户通过

文章目录基本概念一.Aggregate模型1.1Aggregate模型介绍1.2案例一:导入数据聚合1.3案例2：保留明细数据二.Uniq模型三.Duplicate模型四.数据模型的选择建议参考:基本概念在Doris

一，sparksql读取hive表这里通过catalog查询表的字段信息，然后查询出来的字段colStr要给下面的doris使用。注意：我这里是直接拿取的hive表所有的字段。

前言该文章用于记录研究doris1.1.1版本的后端文件读取流程。目前还只有部分流程。正在完善中。

数据导入及查询本文档主要介绍Doris的数据导入及数据查询。

LOADLABELdb1.label1(DATAINFILE("hdfs://abc.com:8888/user/palo/test/ml/file1")INTOTABLEtbl1COLUMNSTERMINATEDBY","(tmp_c1,tmp_c2)SET(id=tmp_c2,name=tmp_c1),DATAINFILE("hdfs://abc.com:8888/user/palo/test

数据模型：Doris中的字段类型：TINYINT1字节范围：-2^7+1~2^7-1SMALLINT2字

SparkDorisConnector5.FlinkDorisConnector1.MySQLClientDoris采用MySQL协议，高度兼容MySQL语法，支持标准SQL，用户可以通过各类客户端工具来访问Doris

为什么选择PostgreSQL功能更全面：PGSQL的功能更加全面，支持开窗函数、物化视图、分区表、json等类型，MySQL8以上支持开窗函数、分区表、json等，但物化视图仍不支持。

单表查询1.1Prewhere替代where1.2数据采样1.3列裁剪与分区裁剪1.4orderby结合where、limit1.5避免构建虚拟列1.6uniqCombined替代distinct1.7使用物化视图

ClickHouse的物化视图是一种查询结果的持久化，与普通视图对比，其不仅保存了查询的逻辑，还保存了查询结果；物化视图与普通视图的区别普通视图不保存数据，保存的仅仅是查询语句，查询的时候还是从原表读取数据

JDBCCatalog4.1上传mysql驱动包4.2创建mysqlcatalog4.3.读取mysql数据1.基本概念多源数据目录（Multi-Catalog）功能，旨在能够更方便对接外部数据目录，以增强Doris

-物理设计物理设计确定了实现细节，并向逻辑模式中添加了可提高性能的持久存储结构，例如索引、集群、分区、物化视图等。二、数据库域数据库域是由数据库内容描述的真实世界的

随着大数据时代的来临，数据的处理对企业的技术团队挑战越来越高，数据在同步时能否支持各种数据源？应对海量的增量数据实例如何拥有更好的性能？数据聚合平台是否能开箱即用/方便二次开发？应对数据采集多场景和工具的是否具备良好的拓展性等，都是数据开发工程师关心的切实痛点问题，而对于企业来说，海量数据如何更好更快的分析应用，数据如何驱动业务更好的发展，成为相当重要的一环。而庞大的数据增量以及业务多变的数据分析